JP6065452B2 - Data embedding device and method, data extraction device and method, and program - Google Patents
Data embedding device and method, data extraction device and method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP6065452B2 JP6065452B2 JP2012179966A JP2012179966A JP6065452B2 JP 6065452 B2 JP6065452 B2 JP 6065452B2 JP 2012179966 A JP2012179966 A JP 2012179966A JP 2012179966 A JP2012179966 A JP 2012179966A JP 6065452 B2 JP6065452 B2 JP 6065452B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- prediction
- prediction parameter
- embedding
- codebook
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 220
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 title claims description 74
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 106
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 40
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 23
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 15
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 13
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 238000004441 surface measurement Methods 0.000 description 6
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 5
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000010076 replication Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/008—Multichannel audio signal coding or decoding using interchannel correlation to reduce redundancy, e.g. joint-stereo, intensity-coding or matrixing
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/018—Audio watermarking, i.e. embedding inaudible data in the audio signal
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Description
本明細書で議論される実施態様は、データに他の情報を埋め込む技術、及び、埋め込まれている当該他の情報を抽出する技術に関するものである。 Embodiments discussed herein relate to techniques for embedding other information in the data, and techniques for extracting the other information that is embedded.
多チャネルのオーディオ信号のデータ量を圧縮する符号化方式が幾つか提案されている。そのうちのひとつとして、Moving Picture Experts Group(MPEG)において標準化されたMPEG Surroundが知られている。 Several encoding methods for compressing the data amount of multi-channel audio signals have been proposed. As one of them, MPEG Surround standardized by the Moving Picture Experts Group (MPEG) is known.
MPEG Surroundでは、例えば、符号化対象となる5.1チャネルのオーディオ信号(時間信号)が周波数変換され、得られた周波数信号がダウンミックスされることによって3チャネルの周波数信号がまず生成される。その後、その3チャネルの周波数信号が再度ダウンミックスされることによって、ステレオ信号に対応する2チャネルの周波数信号が算出される。この2チャネルの周波数信号は、その後、Advanced Audio Coding (AAC)符号化方式及びSpectral Band Replication (SBR)符号化方式に基づいて符号化される。なお、MPEG Surroundでは、5.1チャネルから3チャネルへの信号のダウンミックスの際と、3チャネルから2チャネルへの信号のダウンミックスの際とにおいて、音の拡がり又は定位を表す空間情報が算出され、この空間情報も併せて符号化される。 In MPEG Surround, for example, a 5.1 channel audio signal (time signal) to be encoded is frequency-converted, and a frequency signal of 3 channels is first generated by downmixing the obtained frequency signal. Thereafter, the three-channel frequency signal is downmixed again, whereby a two-channel frequency signal corresponding to the stereo signal is calculated. The two-channel frequency signals are then encoded based on the Advanced Audio Coding (AAC) encoding scheme and the Spectral Band Replication (SBR) encoding scheme. In MPEG Surround, spatial information representing the spread or localization of sound is calculated when the signal is downmixed from 5.1 channel to 3 channel and when the signal is downmixed from 3 channel to 2 channel. This spatial information is also encoded.
このように、MPEG Surroundでは、マルチチャネルオーディオ信号をダウンミックスして生成されるステレオ信号と、データ量の比較的少ない空間情報とが符号化される。従って、MPEG Surroundは、マルチチャネルオーディオ信号に含まれる各チャネルの信号を独立に符号化するよりも高い圧縮効率が得られる。 Thus, in MPEG Surround, a stereo signal generated by downmixing a multi-channel audio signal and spatial information with a relatively small amount of data are encoded. Therefore, MPEG Surround can provide higher compression efficiency than independently encoding the signals of each channel included in the multi-channel audio signal.
このMPEG Surroundでは、2チャネルであるステレオ周波数信号の生成の際に算出される空間情報を符号化するために、予測パラメータが用いられる。予測パラメータとは、ダウンミックス後の2チャネルの信号をアップミックスして3チャネルの信号を得るための予測、すなわち、3チャネル中の1つのチャネルの信号の予測を、その他の2つのチャネルの信号に基づいて行うために用いられる係数である。このアップミックスについて、図1を参照しながら説明する。 In this MPEG Surround, a prediction parameter is used to encode spatial information calculated when generating a stereo frequency signal having two channels. The prediction parameter is a prediction for obtaining a 3-channel signal by up-mixing a 2-channel signal after downmixing, that is, a prediction of a signal of one channel among the 3 channels, and a signal of the other two channels. Is a coefficient used to perform based on This upmix will be described with reference to FIG.
図1においては、ダウンミックスされている2チャネルの信号をlベクトルとrベクトルとでそれぞれ表しており、この2チャネルの信号からアップミックスによって得られる1つの信号をcベクトルで表している。MPEG Surroundでは、この場合に、cベクトルが、予測パラメータc1 及びc2 を用いて、下記の[数1]式により予測されるものとしている。
なお、予測パラメータは「符号帳」と称されるテーブルに値が予め複数格納されている。符号帳は、使用ビット効率の向上のために用いられるものである。MPEG Surroundでは、c1 及びc2 について、各々−2.0以上+3.0以下の領域を0.1幅で刻んだ51個×51個の組が符号帳として用意されている。従って、c1 及びc2 の各々を2つの座標軸とする直交2次元座標上にこの予測パラメータの組をプロットすると、51個×51個の格子点となる。 Note that the prediction parameter stores a plurality of values in advance in a table called “codebook”. The code book is used for improving the bit efficiency used. In MPEG Surround, for c 1 and c 2 , a group of 51 × 51 in which areas of −2.0 to +3.0 are cut with a width of 0.1 is prepared as a codebook. Therefore, when this set of prediction parameters is plotted on orthogonal two-dimensional coordinates with each of c 1 and c 2 as two coordinate axes, 51 × 51 grid points are obtained.
符号帳から予測パラメータの組を選択する手法として、チャネル信号の予測符号化前後での差分で規定される誤差を、符号帳に格納されている予測パラメータの全ての組を用いて算出し、その誤差が最小になる組を選択するという技術が知られている。また、最小二乗法を用いた計算法により誤差が最小になる組を選択するという技術が開示されている。 As a method for selecting a set of prediction parameters from the codebook, an error defined by the difference between before and after predictive coding of the channel signal is calculated using all the sets of prediction parameters stored in the codebook. A technique for selecting a set that minimizes an error is known. In addition, a technique is disclosed in which a set having the smallest error is selected by a calculation method using the least square method.
ところで、データに他の情報を埋め込む技術が知られている。例えば、圧縮符号化データで用いられた符号化制御パラメータ値と異なる符号化制御パラメータ値を用いて圧縮符号化データを再符号化することにより、該圧縮符号化データに電子透かし情報を挿入するという技術が知られている。また、画像データ中に暗号情報を隠匿する技術に関し、予測画像データの予測モード信号を、暗号情報に対応して補正し、補正後の予測モード信号に応じて符号化を行い、復号化時には予測モード信号から対応した暗号情報を先に抽出するという技術が知られている。 By the way, a technique for embedding other information in data is known. For example, digital watermark information is inserted into the compressed encoded data by re-encoding the compressed encoded data using an encoding control parameter value different from the encoded control parameter value used in the compressed encoded data. Technology is known. In addition, regarding a technique for concealing encryption information in image data, the prediction mode signal of the prediction image data is corrected in accordance with the encryption information, encoding is performed according to the corrected prediction mode signal, and prediction is performed at the time of decoding. A technique is known in which corresponding encryption information is first extracted from a mode signal.
データに他の情報を埋め込む技術では、元の情報の品質の劣化が認識されないようにすることが望ましい。例えば、オーディオ信号の符号化データに対する他の情報の埋め込みにおいては、元の音源の違いによっても、あるいは、聴く人の違いによっても、情報の埋め込みに起因する復号音声の元の音からの音質の劣化が認識されないようにすることが好ましい。 In the technique of embedding other information in the data, it is desirable that the deterioration of the quality of the original information is not recognized. For example, in the embedding of other information in the encoded data of an audio signal, the quality of the sound from the original sound of the decoded sound caused by the embedding of information depends on the difference of the original sound source or the difference of the listener. It is preferable to prevent the deterioration from being recognized.
上述した問題に鑑み、本明細書で後述するデータ埋め込み装置は、元の情報を表しているデータに、当該元の情報の品質の劣化が認識されないように他の情報の埋め込みを行うようにする。また、本明細書で後述するデータ抽出装置は、このデータ埋め込み装置によって埋め込まれた当該他の情報の抽出を行うようにする。 In view of the above-described problems, the data embedding device described later in the present specification embeds other information in the data representing the original information so that deterioration of the quality of the original information is not recognized. . Further, the data extraction device described later in this specification extracts the other information embedded by the data embedding device.
本明細書で後述するデータ埋め込み装置のひとつに、符号帳と、候補抽出部と、データ埋め込み部とを備えるというものがある。ここで、符号帳には、予測パラメータが予め複数格納されている。候補抽出部は、複数チャネルの信号における1つのチャネルの信号についての他の2つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、この符号帳から複数抽出する。そして、データ埋め込み部は、この予測符号化の結果とする予測パラメータを、この抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを当該予測パラメータに埋め込む。 One of the data embedding devices described later in this specification includes a code book, a candidate extraction unit, and a data embedding unit. Here, a plurality of prediction parameters are stored in advance in the codebook. The candidate extraction unit extracts a plurality of prediction parameter candidates from the codebook in which the prediction error in the prediction encoding based on the signals of the other two channels with respect to the signal of one channel in the signals of the plurality of channels is within a predetermined range To do. Then, the data embedding unit embeds the data to be embedded in the prediction parameter by selecting a prediction parameter as a result of the predictive encoding from the extracted candidates according to a predetermined data embedding rule.
また、本明細書で後述するデータ抽出装置のひとつは、上述したデータ埋め込み装置によって予測パラメータに埋め込まれたデータを抽出するものである。このデータ抽出装置には、前述の符号帳と、候補特定部と、データ抽出部とを備えるというものがある。ここで、候補特定部は、予測符号化の結果とされた予測パラメータと前述の他の2つのチャネルの信号とに基づいて、候補抽出部により抽出された予測パラメータの候補を符号帳から特定する。そして、データ抽出部は、特定された予測パラメータの候補から、予測符号化の結果とされた予測パラメータと、前述のデータ埋め込み規則とに基づき、埋め込み対象のデータを抽出する。 Also, one of the data extraction devices described later in this specification is to extract data embedded in a prediction parameter by the above-described data embedding device. Some of the data extraction devices include the above-described codebook, a candidate identification unit, and a data extraction unit. Here, the candidate specifying unit specifies the prediction parameter candidate extracted by the candidate extracting unit from the codebook based on the prediction parameter determined as a result of the predictive coding and the signals of the other two channels described above. . Then, the data extraction unit, from the candidate prediction parameters identified, a prediction parameter results have been predictive coding, based on the aforementioned data embedding rule, it extracts the data of the embedded object.
本明細書で後述するデータ埋め込み装置によれば、元の情報を表しているデータに、当該元の情報の品質の劣化が認識されないように他の情報の埋め込みを行うことを可能にする。また、本明細書で後述するデータ抽出装置は、このデータ埋め込み装置によって埋め込まれた当該他の情報の抽出を可能にする。 According to the data embedding device described later in this specification, it is possible to embed other information in the data representing the original information so that the deterioration of the quality of the original information is not recognized. Further, the data extraction device described later in this specification enables the extraction of the other information embedded by the data embedding device.
以下に、一つの実施形態によるデータ埋め込み装置及び方法並びにデータ抽出装置及び方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。 Hereinafter, an embodiment of a data embedding device and method and a data extraction device and method according to an embodiment will be described in detail with reference to the drawings. Note that this embodiment does not limit the disclosed technology.
まず図2A及び図2Bについて説明する。図2Aは、データ埋め込み装置の一実施例を備えているエンコードシステムの構成を図解した機能ブロック図であり、図2Bは、データ抽出装置の一実施例を備えているデコードシステムの構成を図解した機能ブロック図である。 First, FIG. 2A and FIG. 2B will be described. FIG. 2A is a functional block diagram illustrating the configuration of an encoding system including an embodiment of a data embedding device, and FIG. 2B illustrates the configuration of a decoding system including an embodiment of a data extraction device. It is a functional block diagram.
図2A及び図2Bにそれぞれ図解したエンコードシステム及びデコードシステムが備えるこれらの構成要素は、それぞれ別個の回路として形成される。あるいはこれらの構成要素の一部若しくは全部が集積された集積回路としてエンコードシステム及びデコードシステムの各々が実装されてもよい。更に、これらの各構成要素は、エンコードシステム及びデコードシステムの各々が有する演算処理装置上で実行されるプログラムにより実現される、機能モジュールであってもよい。 These components included in the encoding system and the decoding system illustrated in FIGS. 2A and 2B, respectively, are formed as separate circuits. Alternatively, each of the encoding system and the decoding system may be implemented as an integrated circuit in which some or all of these components are integrated. Further, each of these components may be a functional module realized by a program executed on an arithmetic processing device included in each of the encoding system and the decoding system.
図2Aのエンコードシステムは、エンコーダ装置10とデータ埋め込み装置20とを備えて構成されている。エンコーダ装置10には、左前方、中央、右前方、左後方、右後方の計5チャネル分の信号と、低域専用の0.1チャネルの信号とからなる、5.1チャネルの時間領域のオーディオ信号が入力される。エンコーダ装置10は、この5.1チャネルのオーディオ信号に対して符号化を施して符号化データを出力する。一方、データ埋め込み装置20は、エンコーダ装置10が出力する符号化データへ、他のデータの埋め込みを行う装置であり、データ埋め込み装置20には、符号化データへ埋め込まれるデータが入力される。図2Aのエンコードシステムの出力は、エンコーダ装置10から出力される、埋め込みデータが埋め込まれた符号化データである。 The encoding system in FIG. 2A includes an encoder device 10 and a data embedding device 20. The encoder device 10 includes a 5.1-channel time domain consisting of signals for a total of 5 channels including left front, center, right front, left rear, and right rear, and a 0.1-channel signal dedicated to low frequencies. An audio signal is input. The encoder device 10 encodes the 5.1 channel audio signal and outputs encoded data. On the other hand, the data embedding device 20 is a device that embeds other data in the encoded data output from the encoder device 10. The data embedding device 20 receives data to be embedded in the encoded data. The output of the encoding system in FIG. 2A is encoded data that is output from the encoder device 10 and in which embedded data is embedded.
一方、図2Bのデコードシステムは、デコーダ装置30とデータ抽出装置40とを備えて構成されている。デコーダ装置30には、図2Aのエンコーダシステムの出力である符号化データが入力され、この符号化データから、元の5.1チャネルの時間領域のオーディオ信号を復元して出力する。データ抽出装置40は、この符号化データから、データ埋め込み装置20によって埋め込まれたデータを抽出して出力する。 On the other hand, the decoding system in FIG. 2B includes a decoder device 30 and a data extraction device 40. The encoded data that is the output of the encoder system of FIG. 2A is input to the decoder device 30, and the original 5.1 channel time domain audio signal is restored from the encoded data and output. The data extraction device 40 extracts the data embedded by the data embedding device 20 from the encoded data and outputs it.
まず、図2Aのエンコードシステムについて説明する。
エンコーダ装置10は、時間周波数変換部11、第一ダウンミックス部12、第二ダウンミックス部13、ステレオ符号化部14、予測符号化部15、及び多重化部16を備えて構成されている。
First, the encoding system of FIG. 2A will be described.
The encoder device 10 includes a time-frequency conversion unit 11, a first downmix unit 12, a second downmix unit 13, a stereo encoding unit 14, a prediction encoding unit 15, and a multiplexing unit 16.
時間周波数変換部11は、エンコーダ装置10に入力される5.1チャネルの時間領域のオーディオ信号を5.1チャネルの周波数信号に変換する。本実施例では、時間周波数変換部11は、例えば、Quadrature Mirror Filter(QMF)を用いて行われるフレーム単位での時間周波数変換を行う。この変換により、入力された時間領域のオーディオ信号を、1チャネルのオーディオ周波数帯域を等分(例えば64等分)したときの各帯域の周波数成分信号が得られる。図2Aのエンコードシステムを構成しているエンコーダ装置10及びデータ埋め込み装置20の各機能ブロックで行われる処理は、この各帯域の周波数成分信号毎に行われる。 The time-frequency converter 11 converts the 5.1-channel time domain audio signal input to the encoder device 10 into a 5.1-channel frequency signal. In this embodiment, the time-frequency conversion unit 11 performs time-frequency conversion in units of frames performed using, for example, a Quadrature Mirror Filter (QMF). By this conversion, a frequency component signal of each band is obtained when the input time-domain audio signal is equally divided (for example, 64 equal) into one channel of the audio frequency band. The processing performed in each functional block of the encoder device 10 and the data embedding device 20 constituting the encoding system of FIG. 2A is performed for each frequency component signal in each band.
第一ダウンミックス部12は、5.1チャネルの周波数信号を受け取る度に、各チャネルの周波数信号をダウンミックスすることにより、左、中央、及び右の計3チャネルの周波数信号を生成する。 Each time the first downmix unit 12 receives a 5.1 channel frequency signal, the first downmix unit 12 downmixes the frequency signal of each channel to generate a total of three frequency signals of left, center, and right.
第二ダウンミックス部13は、第一ダウンミックス部12から3チャネルの周波数信号受け取る度に、各チャネルの周波数信号をダウンミックスすることにより、左及び右の計2チャネルのステレオ周波数信号を生成する。 The second downmix unit 13 generates a total of two channels of left and right stereo frequency signals by downmixing the frequency signals of the respective channels every time three frequency signals are received from the first downmix unit 12. .
ステレオ符号化部14は、第二ダウンミックス部13から受け取ったステレオ周波数信号を、例えば前述したAAC符号化方式及びSBR符号化方式に従って符号化する。 The stereo encoding unit 14 encodes the stereo frequency signal received from the second downmix unit 13 according to, for example, the AAC encoding method and the SBR encoding method described above.
予測符号化部15は、第二ダウンミックス部13の出力であるステレオ周波数信号から3チャネルの信号を復元するためのアップミックスにおいて行われる予測に使用する、前述した予測パラメータの値を求める処理を行う。なお、ステレオ周波数信号から3チャネルの信号を復元するアップミックスは、後述するデコーダ装置30の第一アップミックス部33において、前述した図1の手法に従って行われる。 The prediction encoding unit 15 performs processing for obtaining the above-described prediction parameter value used for prediction performed in the upmix for restoring the three-channel signal from the stereo frequency signal that is the output of the second downmixing unit 13. Do. Note that the upmix for restoring the three-channel signal from the stereo frequency signal is performed in the first upmix section 33 of the decoder device 30 described later according to the method of FIG.
多重化部16は、前述した予測パラメータと、ステレオ符号化部14から出力される符号化データとを所定の順序で配列して多重化し、多重化された符号化データを出力する。なお、エンコーダ装置10を単独で動作させる場合には、多重化部16は、予測符号化部15から出力される予測パラメータを符号化データと多重化する。一方、図2Aに図解したエンコーダシステムの構成とする場合には、多重化部16は、データ埋め込み装置20から出力される予測パラメータを符号化データと多重化する。 The multiplexing unit 16 arranges and multiplexes the aforementioned prediction parameter and the encoded data output from the stereo encoding unit 14 in a predetermined order, and outputs the multiplexed encoded data. When the encoder device 10 is operated alone, the multiplexing unit 16 multiplexes the prediction parameter output from the prediction encoding unit 15 with the encoded data. On the other hand, in the case of the configuration of the encoder system illustrated in FIG. 2A, the multiplexing unit 16 multiplexes the prediction parameter output from the data embedding device 20 with the encoded data.
データ埋め込み装置20は、符号帳21、候補抽出部22、及びデータ埋め込み部23を備えて構成されている。 The data embedding device 20 includes a code book 21, a candidate extraction unit 22, and a data embedding unit 23.
符号帳21には、予測パラメータが予め複数格納されている。この符号帳21は、エンコーダ装置10の予測符号化部15が予測パラメータを得るために使用するものと同一のものを使用する。なお、図2Aの構成では符号帳21をデータ埋め込み装置20自身が備えているが、この代わりに、エンコーダ装置10の予測符号化部15が備えているものを用いるようにしてもよい。 The codebook 21 stores a plurality of prediction parameters in advance. This codebook 21 uses the same codebook 21 that the predictive encoding unit 15 of the encoder device 10 uses to obtain a prediction parameter. 2A, the code embedding device 20 itself is provided with the code book 21, but instead, the one provided in the prediction encoding unit 15 of the encoder device 10 may be used.
候補抽出部22は、複数チャネルの信号における1つのチャネルの信号についての他の2つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、符号帳21から複数抽出する。より具体的には、候補抽出部22は、予測符号化部15によって得られる予測パラメータとの誤差が所定の閾値以内である予測パラメータの候補を、符号帳21から複数抽出する。 The candidate extraction unit 22 selects, from the codebook 21, a plurality of prediction parameter candidates whose prediction errors in prediction encoding based on the signals of the other two channels with respect to the signal of one channel among the signals of the plurality of channels are within a predetermined range. Extract. More specifically, the candidate extraction unit 22 extracts a plurality of prediction parameter candidates from the codebook 21 whose error from the prediction parameter obtained by the prediction encoding unit 15 is within a predetermined threshold.
データ埋め込み部23は、予測符号化の結果とする予測パラメータを、候補抽出部22により抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを当該予測パラメータに埋め込む。より具体的には、データ埋め込み部23は、多重化部16への入力とする予測パラメータを、候補抽出部22により抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを当該予測パラメータに埋め込む。 The data embedding unit 23 embeds the data to be embedded in the prediction parameter by selecting a prediction parameter as a result of the predictive encoding from the candidates extracted by the candidate extracting unit 22 according to a predetermined data embedding rule. More specifically, the data embedding unit 23 selects a prediction parameter to be input to the multiplexing unit 16 from the candidates extracted by the candidate extracting unit 22 according to a predetermined data embedding rule, thereby embedding target data. Are embedded in the prediction parameter.
次に、図2Bのデコードシステムについて説明する。
デコーダ装置30は、分離部31、ステレオ復号部32、第一アップミックス部33、第二アップミックス部34、及び周波数時間変換部35を備えて構成されている。
Next, the decoding system of FIG. 2B will be described.
The decoder device 30 includes a separation unit 31, a stereo decoding unit 32, a first upmix unit 33, a second upmix unit 34, and a frequency time conversion unit 35.
分離部31は、多重化部16で用いられている当該多重化における配列順序に応じ、図2Aのエンコードシステムの出力である多重化された符号化データを、予測パラメータと、ステレオ符号化部14から出力される符号化データとに分離する。 The demultiplexing unit 31 converts the multiplexed encoded data, which is the output of the encoding system in FIG. 2A, into the prediction parameter and the stereo encoding unit 14 according to the arrangement order in the multiplexing used in the multiplexing unit 16. To the encoded data output from.
ステレオ復号部32は、分離部31から受け取る符号化データを復号して、左及び右の計2チャネルのステレオ周波数信号を復元する。 The stereo decoding unit 32 decodes the encoded data received from the separation unit 31 and restores the left and right two-channel stereo frequency signals.
第一アップミックス部33は、分離部31から受け取る予測パラメータを用いて、ステレオ復号部32から受け取るステレオ周波数信号を、前述した図1の手法に従いアップミックスすることにより、左、中央、及び右の計3チャネルの周波数信号を復元する。 The first upmixing unit 33 uses the prediction parameter received from the separating unit 31 to upmix the stereo frequency signal received from the stereo decoding unit 32 according to the method of FIG. A total of three channels of frequency signals are restored.
第二アップミックス部34は、第一アップミックス部33から受け取る3チャネルの周波数信号をアップミックスすることにより、左前方、中央、右前方、左後方、及び右後方並びに低域専用の計5.1チャネルの周波数信号を復元する。 The second up-mix unit 34 up-mixes the three-channel frequency signals received from the first up-mix unit 33, so that a total of 5. dedicated to the left front, center, right front, left rear, right rear, and low frequency range. Restore the frequency signal of one channel.
周波数時間変換部35は、第二アップミックス部34から受け取る5.1チャネルの周波数信号に対して、時間周波数変換部11による時間周波数変換の逆変換である周波数時間変換を施して、5.1チャネルの時間領域のオーディオ信号を復元して出力する。 The frequency time conversion unit 35 performs frequency time conversion, which is inverse conversion of the time frequency conversion by the time frequency conversion unit 11, on the 5.1 channel frequency signal received from the second upmix unit 34. Restores and outputs the audio signal in the time domain of the channel.
データ抽出装置40は、符号帳41、候補特定部42、及びデータ抽出部43を備えて構成されている。 The data extraction device 40 includes a code book 41, a candidate identification unit 42, and a data extraction unit 43.
符号帳41は、予測パラメータの候補が予め複数格納されている。この符号帳41は、データ埋め込み装置20が備えている符号帳21と同一のものである。なお、図2Bの構成では符号帳41をデータ抽出装置40自身が備えているが、この代わりに、第一アップミックス部33で使用する予測パラメータを得るためにデコーダ装置30が備えているものを用いるようにしてもよい。 The codebook 41 stores a plurality of prediction parameter candidates in advance. The code book 41 is the same as the code book 21 provided in the data embedding device 20. In the configuration of FIG. 2B, the code book 41 is provided in the data extraction device 40 itself. Instead, the code device 41 is provided in the decoder device 30 in order to obtain a prediction parameter used in the first upmix unit 33. You may make it use.
候補特定部42は、予測符号化の結果とされた予測パラメータと前述の他の2つのチャネルの信号とに基づいて、候補抽出部22により抽出された予測パラメータの候補を符号帳41から特定する。より具体的には、候補特定部42は、分離部31から受け取る予測パラメータと、ステレオ復号部32により復元されたステレオ周波数信号とに基づいて、候補抽出部22により抽出された予測パラメータの候補を符号帳41から特定する。 The candidate specifying unit 42 specifies, from the codebook 41, prediction parameter candidates extracted by the candidate extracting unit 22 based on the prediction parameters determined as a result of the predictive encoding and the signals of the other two channels described above. . More specifically, the candidate specifying unit 42 selects the prediction parameter candidates extracted by the candidate extraction unit 22 based on the prediction parameters received from the separation unit 31 and the stereo frequency signal restored by the stereo decoding unit 32. It is specified from the code book 41.
データ抽出部43は、データ埋め込み部23がデータの埋め込みの際に使用したデータ埋め込み規則に基づき、候補特定部42により特定された予測パラメータの候補から、データ埋め込み部23が符号化データに埋め込んだデータを抽出する。 Based on the data embedding rules used by the data embedding unit 23 when embedding data, the data extracting unit 43 embeds the data embedding unit 23 in the encoded data from the prediction parameter candidates identified by the candidate identifying unit 42. Extract data.
以上の構成を備えるデータ埋め込み装置20及びデータ抽出装置40によれば、別のデータの符号化データへの埋め込みを行い、当該別のデータが埋め込まれた符号化データから、当該別のデータを抽出することが可能である。また、データ埋め込み装置20がデータの埋め込みのために予測パラメータを選択するときの選択肢である予測パラメータの候補は、いずれも、選択された予測パラメータを用いて行われる予測符号化での予測誤差が所定範囲内に留まるものである。従って、この予測誤差の範囲を十分狭くしておくことで、デコーダ装置30の第一アップミックス部33によるアップミックスのための予測符号化によって復元される情報の劣化が認識されることがない。 According to the data embedding device 20 and the data extraction device 40 having the above configuration, another data is embedded in the encoded data, and the other data is extracted from the encoded data in which the other data is embedded. Is possible. In addition, any prediction parameter candidate that is an option when the data embedding device 20 selects a prediction parameter for data embedding has a prediction error in prediction encoding performed using the selected prediction parameter. It stays within a predetermined range. Therefore, when the range of the prediction error is sufficiently narrowed, deterioration of information restored by predictive coding for upmixing by the first upmixing unit 33 of the decoder device 30 is not recognized.
なお、データ埋め込み装置20及びデータ抽出装置40を、標準的な構成を備えるコンピュータで実現することも可能である。 The data embedding device 20 and the data extraction device 40 can be realized by a computer having a standard configuration.
ここで図3について説明する。図3には、データ埋め込み装置20及びデータ抽出装置40として動作させることのできるコンピュータ50の構成例が図解されている。 Here, FIG. 3 will be described. FIG. 3 illustrates a configuration example of a computer 50 that can be operated as the data embedding device 20 and the data extraction device 40.
このコンピュータ50は、MPU51、ROM52、RAM53、ハードディスク装置54、入力装置55、表示装置56、インタフェース装置57、及び記録媒体駆動装置58を備えている。なお、これらの構成要素はバスライン59を介して接続されており、MPU51の管理の下で各種のデータを相互に授受することができる。 The computer 50 includes an MPU 51, a ROM 52, a RAM 53, a hard disk device 54, an input device 55, a display device 56, an interface device 57, and a recording medium drive device 58. These components are connected via a bus line 59, and various data can be exchanged under the management of the MPU 51.
MPU(Micro Processing Unit)51は、このコンピュータ50全体の動作を制御する演算処理装置である。 An MPU (Micro Processing Unit) 51 is an arithmetic processing unit that controls the operation of the entire computer 50.
ROM(Read Only Memory)52は、所定の基本制御プログラムが予め記録されている読み出し専用半導体メモリである。MPU51は、この基本制御プログラムをコンピュータ50の起動時に読み出して実行することにより、このコンピュータ50の各構成要素の動作制御が可能になる。 A ROM (Read Only Memory) 52 is a read-only semiconductor memory in which a predetermined basic control program is recorded in advance. The MPU 51 reads out and executes this basic control program when the computer 50 is activated, thereby enabling operation control of each component of the computer 50.
RAM(Random Access Memory)53は、MPU51が各種の制御プログラムを実行する際に、必要に応じて作業用記憶領域として使用する、随時書き込み読み出し可能な半導体メモリである。 A RAM (Random Access Memory) 53 is a semiconductor memory that can be written and read at any time and used as a working storage area as needed when the MPU 51 executes various control programs.
ハードディスク装置54は、MPU51によって実行される各種の制御プログラムや各種のデータを記憶しておく記憶装置である。MPU51は、ハードディスク装置54に記憶されている所定の制御プログラムを読み出して実行することにより、後述する制御処理を行えるようになる。また、符号帳21及び41は、例えばこのハードディスク装置54に予め格納しておく。コンピュータ50をデータ埋め込み装置20及びデータ抽出装置40として動作させる場合には、その前に、ハードディスク装置54から符号帳21及び41を読み出してRAM53に格納しておく処理をMPU51に行わせるようにする。 The hard disk device 54 is a storage device that stores various control programs executed by the MPU 51 and various data. The MPU 51 can perform control processing described later by reading and executing a predetermined control program stored in the hard disk device 54. The code books 21 and 41 are stored in advance in the hard disk device 54, for example. Before the computer 50 is operated as the data embedding device 20 and the data extraction device 40, the MPU 51 is caused to perform processing for reading the codebooks 21 and 41 from the hard disk device 54 and storing them in the RAM 53. .
入力装置55は、例えばキーボード装置やマウス装置であり、コンピュータ50の使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をMPU51に送付する。例えば、入力装置55は、符号化データに埋め込みを行うデータの取得を行う。 The input device 55 is, for example, a keyboard device or a mouse device. When operated by a user of the computer 50, the input device 55 acquires input of various information from the user associated with the operation content, and acquires the acquired input information. Is sent to the MPU 51. For example, the input device 55 acquires data to be embedded in the encoded data.
表示装置56は例えば液晶ディスプレイであり、MPU51から送付される表示データに応じて各種のテキストや画像を表示する。 The display device 56 is, for example, a liquid crystal display, and displays various texts and images according to display data sent from the MPU 51.
インタフェース装置57は、このコンピュータ50に接続される各種機器との間での各種データの授受の管理を行う。例えば、インタフェース装置57は、エンコーダ装置10及びデコーダ装置30との間で、符号化データや予測パラメータ等のデータの授受を行う。 The interface device 57 manages the exchange of various data with various devices connected to the computer 50. For example, the interface device 57 exchanges data such as encoded data and prediction parameters with the encoder device 10 and the decoder device 30.
記録媒体駆動装置58は、可搬型記録媒体60に記録されている各種の制御プログラムやデータの読み出しを行う装置である。MPU51は、可搬型記録媒体60に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置58を介して読み出して実行することによって、後述する各種の制御処理を行うようにすることもできる。なお、可搬型記録媒体60としては、例えばCD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)やDVD−ROM(Digital Versatile Disc Read Only Memory)、USB(Universal Serial Bus)規格のコネクタが備えられているフラッシュメモリなどがある。 The recording medium driving device 58 is a device that reads various control programs and data recorded on the portable recording medium 60. The MPU 51 can read out and execute a predetermined control program recorded on the portable recording medium 60 via the recording medium driving device 58 to perform various control processes described later. As the portable recording medium 60, for example, a flash memory equipped with a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), a DVD-ROM (Digital Versatile Disc Read Only Memory), or a USB (Universal Serial Bus) standard connector. and so on.
このようなコンピュータ50をデータ埋め込み装置20及びデータ抽出装置40として動作させるには、まず、後述する制御処理の各処理ステップをMPU51に行わせるための制御プログラムを作成する。作成された制御プログラムはハードディスク装置54若しくは可搬型記録媒体60に予め格納しておく。そして、MPU51に所定の指示を与えてこの制御プログラムを読み出させて実行させる。こうすることで、MPU51が、図2A及び図2Bにそれぞれ図解したデータ埋め込み装置20及びデータ抽出装置40が備えている各部として機能し、このコンピュータ50をデータ埋め込み装置20及びデータ抽出装置40として動作させることが可能になる。 In order to operate such a computer 50 as the data embedding device 20 and the data extraction device 40, first, a control program for causing the MPU 51 to perform each processing step of the control processing described later is created. The created control program is stored in advance in the hard disk device 54 or the portable recording medium 60. Then, a predetermined instruction is given to the MPU 51 to read and execute this control program. By doing so, the MPU 51 functions as each unit included in the data embedding device 20 and the data extracting device 40 illustrated in FIGS. 2A and 2B, respectively, and the computer 50 operates as the data embedding device 20 and the data extracting device 40. It becomes possible to make it.
次に、データ埋め込み装置20において行われる制御処理について、図4を参照しながら説明する。図4は、この制御処理の処理内容を図解したフローチャートである。
図4において、まず、S100では、候補抽出処理を候補抽出部22が行う。この処理は、エンコーダ装置10の予測符号化部15によって得られる予測パラメータとの誤差が所定の閾値以内である予測パラメータの候補を、符号帳21から複数抽出する処理である。この候補抽出処理の詳細を更に説明する。
Next, control processing performed in the data embedding device 20 will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a flowchart illustrating the contents of this control process.
In FIG. 4, first, in S100, the candidate extraction unit 22 performs candidate extraction processing. This process is a process of extracting a plurality of prediction parameter candidates from the codebook 21 whose error from the prediction parameter obtained by the prediction encoding unit 15 of the encoder device 10 is within a predetermined threshold. Details of this candidate extraction processing will be further described.
まず、S101において、誤差曲面判定処理を候補抽出部22が行う。この処理は、誤差曲面の形状がどのような形状となるのかを判定する処理である。 First, in S101, the candidate extraction unit 22 performs an error curved surface determination process. This process is a process for determining the shape of the error curved surface.
ここで誤差曲面について説明する。誤差曲面は、複数チャネルのうちの1つのチャネルの信号についての予測パラメータを用いた予測結果と当該1つのチャネルの実際の信号との誤差(予測誤差)についての、当該予測パラメータを変化させたときの分布をグラフ化して得られる曲面である。本実施例においては、誤差曲面は、予測パラメータを用いて図1のようにして中央チャネルの信号を予測したときの予測誤差についての、当該予測パラメータを変化させたときの分布をグラフ化すると得られる曲面である。 Here, the error curved surface will be described. The error curved surface is obtained when the prediction parameter regarding the error (prediction error) between the prediction result using the prediction parameter for the signal of one channel among the plurality of channels and the actual signal of the one channel is changed. Is a curved surface obtained by graphing the distribution of. In this embodiment, the error curved surface is obtained by graphing the distribution when the prediction parameter is changed with respect to the prediction error when the signal of the center channel is predicted as shown in FIG. 1 using the prediction parameter. It is a curved surface.
誤差曲面の例を図5A及び図5Bに示す。図5Aは放物型の誤差曲面の例であり、図5Bは楕円型の誤差曲面の例である。
図5A及び図5Bはいずれも直交三次元座標上に誤差曲面が描かれている。ここで、矢印c1 及びc2 の向きは、それぞれ左チャネル及び右チャネルについての予測パラメータの値の大きさを表しており、矢印c1 及びc2 によって張られる平面に垂直な方向(紙面の上方向)は予測誤差の大きさを表している。従って、矢印c1 及びc2 によって張られる平面に平行な平面上では、予測パラメータの値の組をどのように選択して中央チャネルの信号の予測を行っても、予測誤差は同一の値となる。
Examples of error surfaces are shown in FIGS. 5A and 5B. FIG. 5A is an example of a parabolic error curved surface, and FIG. 5B is an example of an elliptical error curved surface.
In both FIG. 5A and FIG. 5B, an error curved surface is drawn on orthogonal three-dimensional coordinates. Here, the directions of the arrows c 1 and c 2 represent the magnitudes of the prediction parameter values for the left channel and the right channel, respectively, and the direction perpendicular to the plane stretched by the arrows c 1 and c 2 (on the paper surface) (Upward) represents the magnitude of the prediction error. Therefore, on the plane parallel to the plane stretched by the arrows c 1 and c 2 , the prediction error is the same value no matter how the prediction parameter value pair is selected and the central channel signal is predicted. Become.
ところで、中央チャネルの実際の信号を信号ベクトルc0 とし、左チャネル及び右チャネルの信号と予測パラメータとを用いた中央チャネルの信号の予測結果を信号ベクトルcとすると、予測誤差dは、下記の[数2]式のように表される。
なお、l及びrは、それぞれ左チャネル及び右チャネルの信号を表している信号ベクトルであり、c1 及びc2 は、それぞれ左チャネル及び右チャネルについての予測パラメータである。 Note that l and r are signal vectors representing left channel and right channel signals, respectively, and c 1 and c 2 are prediction parameters for the left channel and the right channel, respectively.
この[数2]式をc1 及びc2 について変形すると下記の[数3]式が得られる。
この[数3]式の右辺の分母、すなわち、下記の[数4]式に注目する。
この[数4]式の値がゼロとなる場合には、誤差曲面の形状は図5Aの放物型となり、この値がゼロでない場合には、誤差曲面の形状は図5Bの楕円型となる。従って、図4のS101の誤差曲面判定処理では、第一ダウンミックス部12から出力される左チャネル及び右チャネルの信号についての信号ベクトルの内積を求めて[数4]式の値を算出し、この値がゼロであるか否かによって、誤差曲面の形状を判定する。 When the value of this [Equation 4] is zero, the shape of the error curved surface is a parabolic shape of FIG. 5A, and when this value is not zero, the shape of the error curved surface is an elliptical shape of FIG. 5B. . Therefore, in the error surface determination process of S101 of FIG. 4, the inner product of the signal vectors for the left channel and right channel signals output from the first downmix unit 12 is obtained to calculate the value of [Equation 4], The shape of the error curved surface is determined based on whether this value is zero.
なお、[数4]式の値がゼロとなる場合とは、下記の3つの場合、すなわち、(1)rベクトルがゼロベクトルの場合、(2)lベクトルがゼロベクトルの場合、(3)lベクトルがrベクトルの定数倍である場合のいずれかに限られる。従って、S101の誤差曲面判定処理では、第一ダウンミックス部12から出力される左チャネル及び右チャネルの信号が、この3つの場合のいずれかに該当するか否かを調べることによって、誤差曲面の形状を判定するようにしてもよい。 In addition, the case where the value of [Equation 4] is zero is the following three cases: (1) when the r vector is a zero vector, (2) when the l vector is a zero vector, (3) Limited to one where l vector is a constant multiple of r vector. Therefore, in the error surface determination process of S101, by checking whether the left channel and right channel signals output from the first downmix unit 12 correspond to any of these three cases, The shape may be determined.
次に、S102において、S101の誤差曲面判定処理により判定された誤差曲面の形状が放物型であったか否かを判定する処理を候補抽出部22が行う。ここで、候補抽出部22は、誤差曲面の形状が放物型であったと判定したとき(判定結果がYesのとき)には、S103に処理を進め、データ埋め込みのための処理を進める。一方、候補抽出部22は、誤差曲面の形状が放物型ではなかった(楕円型であった)と判定したとき(判定結果がNoのとき)には、S114に処理を進める。この場合には、データの埋め込みは行われない。 Next, in S102, the candidate extraction unit 22 performs processing for determining whether or not the shape of the error curved surface determined by the error curved surface determination processing in S101 is a parabolic shape. Here, when the candidate extraction unit 22 determines that the shape of the error curved surface is a parabolic shape (when the determination result is Yes), the process proceeds to S103, and the process for data embedding is performed. On the other hand, when the candidate extraction unit 22 determines that the shape of the error curved surface is not parabolic (ellipse) (when the determination result is No), the process proceeds to S114. In this case, data is not embedded.
次に、S103では、誤差直線決定処理を候補抽出部22が行う。
誤差直線とは、誤差曲面上における予測誤差が最小である点の集合であり、誤差曲面が放物型である場合には、この点の集合は直線となる。なお、誤差曲面が楕円型である場合には、予測誤差が最小である点は1点となり、直線とはならない。従って、前述したS102の判定処理は、予測誤差が最小である点の集合が直線となるか否かを判定する処理であるともいえる。
In step S103, the candidate extraction unit 22 performs error straight line determination processing.
The error straight line is a set of points where the prediction error on the error curved surface is the smallest, and when the error curved surface is a parabolic type, the set of points is a straight line. When the error curved surface is elliptical, the point with the smallest prediction error is one point and does not become a straight line. Therefore, it can be said that the determination process of S102 described above is a process of determining whether or not a set of points with the smallest prediction error is a straight line.
図5Aの放物型の誤差曲面の例では、予測パラメータc1 及びc2 によって定義される平面と誤差曲面とが接する場合における接線が誤差直線である。この誤差直線上の点により特定される予測パラメータc1 及びc2 の値の組は、そのいずれの組を選択して中央チャネルの信号の予測を行っても、予測誤差は同一となる。 In the example of the parabolic error curved surface in FIG. 5A, the tangent when the plane defined by the prediction parameters c 1 and c 2 and the error curved surface are in contact is the error straight line. The prediction parameters c 1 and c 2 specified by the points on the error straight line have the same prediction error even if any of them is selected to predict the center channel signal.
なお、この誤差直線の式は、左チャネル及び右チャネルの信号レベルに応じて下記の3つの式により表される。S103の誤差直線決定処理では、この各式の右辺の各信号ベクトルに、第一ダウンミックス部12から出力される左チャネル及び右チャネルの信号を代入することによって、誤差直線の決定を行う。 The error straight line equation is expressed by the following three equations in accordance with the signal levels of the left channel and the right channel. In the error straight line determination process of S103, the error straight line is determined by substituting the left channel and right channel signals output from the first downmix unit 12 into each signal vector on the right side of each equation.
まず、第一に、rベクトルがゼロベクトルの場合、すなわち、右チャネルが無音信号である場合には、誤差直線の式は、下記の[数5]式により表される。
図6は、矢印c1 及びc2 によって張られる平面への図5Aの誤差曲面の投影図に、上記の[数5]式により表される直線を描いたものである。 FIG. 6 is a projection of the error curved surface of FIG. 5A onto the plane stretched by the arrows c 1 and c 2 , in which a straight line represented by the above [Equation 5] is drawn.
次に、第二に、rベクトルがゼロベクトルの場合、すなわち、右チャネルが無音信号である場合には、誤差直線の式は、下記の[数6]式により表される。
そして、第三に、lベクトルがrベクトルの定数倍である場合、すなわち、処理対象のフレーム中の全てのサンプルにおいて、lベクトルとrベクトルとの比率が一定である場合には、誤差直線の式は、下記の[数7]式により表される。
なお、rベクトル及びlベクトルの両者が共にゼロベクトルの場合、すなわち、R及びLチャネルの信号が共にゼロである場合には、予測誤差が最小である点の集合は直線とはならない。この場合には、候補抽出部22は、S103の誤差直線決定処理において誤差直線の決定を行わずに、S104へと処理を進める。この場合の処理については後述する。 When both the r vector and the l vector are zero vectors, that is, when both the R and L channel signals are zero, the set of points with the smallest prediction error is not a straight line. In this case, the candidate extraction unit 22 advances the process to S104 without determining the error line in the error line determination process of S103. Processing in this case will be described later.
次に、S104では、予測パラメータ候補抽出処理を候補抽出部22が行う。この処理は、S103の処理により求めた誤差直線に基づいて、予測パラメータの候補を符号帳21から抽出する処理である。 Next, in S104, the candidate extraction unit 22 performs a prediction parameter candidate extraction process. This process is a process of extracting prediction parameter candidates from the codebook 21 based on the error straight line obtained by the process of S103.
予測パラメータ候補抽出処理では、予測パラメータc1 及びc2 によって定義される平面上においての、誤差直線と、符号帳21に格納されている各予測パラメータに対応する各点との位置関係に基づいて、予測パラメータの候補の抽出が行われる。本実施例における予測パラメータ候補抽出処理では、この位置関係として、符号帳21に格納されている各予測パラメータの候補に対応する各点のうち、誤差直線との距離が所定の範囲内である点を選択する。そして、選択された点が表している予測パラメータの組が、予測パラメータの候補として抽出される。この処理の具体例を、図7を用いて説明する。 In the prediction parameter candidate extraction process, based on the positional relationship between the error straight line and each point corresponding to each prediction parameter stored in the codebook 21 on the plane defined by the prediction parameters c 1 and c 2 . Then, prediction parameter candidates are extracted. In the prediction parameter candidate extraction process according to the present embodiment, as the positional relationship, a point where the distance from the error line is within a predetermined range among the points corresponding to the prediction parameter candidates stored in the codebook 21. Select. Then, a set of prediction parameters represented by the selected point is extracted as a prediction parameter candidate. A specific example of this process will be described with reference to FIG.
図7の例は、予測パラメータc1 及びc2 によって定義される直交2次元平面座標上に、符号帳21に格納されている各予測パラメータに対応する各点を配置したものであり、これらの点が格子点として配置されている。この例では、これらの点のうちの幾つかが誤差直線上に存在している。図7では、これらの格子点として配置されている点のうちで、誤差直線上に存在しているものは白丸印で表されている。これらの白丸印で表されている複数の点は、誤差直線からの距離が全ての格子点のうちで最小(すなわちゼロ)であって同一である。従って、これらの点が表している予測パラメータc1 及びc2 の値の組は、そのいずれの組を用いて中央チャネルの信号の予測を行っても、予測誤差は最小且つ同一となる。従って、図7の例の場合には、これらの白丸印の点が表している予測パラメータc1 及びc2 の組が、予測パラメータの候補として、符号帳21から抽出される。 In the example of FIG. 7, each point corresponding to each prediction parameter stored in the codebook 21 is arranged on orthogonal two-dimensional plane coordinates defined by the prediction parameters c 1 and c 2 . The points are arranged as grid points. In this example, some of these points are on the error line. In FIG. 7, among the points arranged as these lattice points, those existing on the error line are represented by white circles. The plurality of points represented by these white circles are the same, with the distance from the error line being the smallest (ie, zero) among all the grid points. Therefore, the prediction parameters c 1 and c 2 represented by these points have the same minimum and the same prediction error, regardless of which set is used to predict the central channel signal. Therefore, in the example of FIG. 7, a set of prediction parameters c 1 and c 2 represented by these white circle points is extracted from the codebook 21 as a prediction parameter candidate.
なお、予測パラメータ候補抽出処理では、予測パラメータの候補の抽出のパターンが幾つか用意されており、上記平面上においての誤差直線と符号帳21の予測パラメータの対応点との位置関係に応じて抽出パターンを選択して予測パラメータの候補の抽出を行う。この抽出パターンの選択についての詳細は後述する。 Note that in the prediction parameter candidate extraction process, several prediction parameter candidate extraction patterns are prepared, and extracted according to the positional relationship between the error straight line on the plane and the corresponding point of the prediction parameter of the codebook 21. Select a pattern and extract prediction parameter candidates. Details of selection of this extraction pattern will be described later.
候補抽出部22は、S100の候補抽出処理として、以上のS101からS104の処理を行う。
候補抽出部22によるS100の候補抽出処理が完了すると、次に、S110において、データ埋め込み処理をデータ埋め込み部23が行う。この処理は、予測符号化部15による予測符号化の結果とする予測パラメータを、S104の処理により抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを当該予測パラメータに埋め込む処理である。このデータ埋め込み処理の詳細を更に説明する。
The candidate extraction unit 22 performs the processes from S101 to S104 as the candidate extraction process of S100.
When the candidate extraction process of S100 by the candidate extraction unit 22 is completed, the data embedding unit 23 performs a data embedding process in S110. This process is performed by selecting a prediction parameter as a result of the predictive encoding by the predictive encoding unit 15 from the candidates extracted by the process of S104 according to a predetermined data embedding rule, thereby setting the data to be embedded as the predictive parameter. This is an embedding process. Details of this data embedding process will be further described.
まず、S111において、埋め込み容量の算出処理をデータ埋め込み部23が行う。この処理では、S104の予測パラメータ候補抽出処理において抽出された予測パラメータの候補の個数を超えない最大ビット数を、埋め込みを行うことの可能なデータ容量として算出する処理が行われる。例えば、図7の例では、予測パラメータの候補として抽出される白丸印の数は6個であるので、少なくとも4値、すなわち2ビット分のデータを埋め込むことが可能であることが分かる。従って、S111の算出処理では、算出結果として「2ビット」が得られる。 First, in S111, the data embedding unit 23 performs an embedding capacity calculation process. In this process, a process of calculating the maximum number of bits that does not exceed the number of prediction parameter candidates extracted in the prediction parameter candidate extraction process of S104 as a data capacity that can be embedded is performed. For example, in the example of FIG. 7, since the number of white circles extracted as prediction parameter candidates is 6, it can be seen that at least four values, that is, data of 2 bits can be embedded. Therefore, in the calculation process of S111, “2 bits” is obtained as the calculation result.
次に、S112において、埋め込み値付与処理をデータ埋め込み部23が行う。この処理は、S104の予測パラメータ候補抽出処理において抽出された予測パラメータの候補の各々に対し、予め定めておいた所定の規則で、埋め込み値を付与する処理である。そして、続くS113において、予測パラメータ選択処理をデータ埋め込み部23が行う。この処理は、埋め込み対象のデータにおける埋め込み容量分のビット列を参照し、このビット列の値に一致する埋め込み値が付与された予測パラメータの候補を選択し、選択された候補を、エンコーダ装置10の多重化部16に出力する処理である。 Next, in S112, the data embedding unit 23 performs an embedding value giving process. This process is a process of assigning an embedded value to each prediction parameter candidate extracted in the prediction parameter candidate extraction process of S104 according to a predetermined rule. In S113, the data embedding unit 23 performs a prediction parameter selection process. This process refers to a bit string corresponding to the embedding capacity in the data to be embedded, selects a prediction parameter candidate to which an embedding value that matches the value of this bit string is selected, and multiplexes the selected candidate in the encoder 10. This is a process of outputting to the conversion unit 16.
以上のS112及びS113の処理の具体例を、図8を用いて説明する。
予測パラメータの候補が、例えば、図7のように抽出されたものとする。また、この場合における埋め込み値を付与する規則は、予測パラメータc2 の値の小さい順と定められていたものとする。この場合、図8に図解されているように、白丸印の各点に対し、予測パラメータc2 の値の小さい順に、埋め込み値「00」、「01」、「10」、「11」が付与される。
A specific example of the processing of S112 and S113 will be described with reference to FIG.
It is assumed that prediction parameter candidates are extracted as shown in FIG. 7, for example. Also, rules to impart padding value in this case is assumed to have been established for the ascending order of the value of prediction parameter c 2. In this case, as illustrated in FIG. 8, the embedding values “00”, “01”, “10”, and “11” are assigned to the points with white circles in ascending order of the value of the prediction parameter c 2. Is done.
ここで、埋め込み対象のデータが、図8に表されているように、「11010101101101010…」であったとする。このデータにおける先頭の2ビットのビット列「11」を、予測パラメータに埋め込む場合には、図8において「11」の埋め込み値が付与された白丸印の点に対応する予測パラメータc1 及びc2 の値の組が選択されて多重化部16に出力される。 Here, it is assumed that the data to be embedded is “11010101101101010...” As shown in FIG. When the leading 2-bit bit string “11” in this data is embedded in the prediction parameter, the prediction parameters c 1 and c 2 corresponding to the white circle points to which the embedding value of “11” is assigned in FIG. A set of values is selected and output to the multiplexing unit 16.
以上のS113までの処理が完了すると、図4の制御処理が終了する。
一方、前述したS102の判定処理により、誤差曲面の形状が放物型ではなかった(楕円型であった)と判定された場合には、S114の処理をデータ埋め込み部23が行う。この処理は、エンコーダ装置10の予測符号化部15が出力する予測パラメータc1 及びc2 の値の組を、そのまま多重化部16に出力して符号化データに多重化させる処理である。従って、この場合には、データの埋め込みは行われない。このS114の処理が完了すると、図4の制御処理が終了する。
When the above processing up to S113 is completed, the control processing of FIG. 4 ends.
On the other hand, if it is determined by the determination process of S102 described above that the shape of the error curved surface is not parabolic (ellipse), the data embedding unit 23 performs the process of S114. This process is a process in which a set of values of the prediction parameters c 1 and c 2 output from the prediction encoding unit 15 of the encoder device 10 is output to the multiplexing unit 16 as it is and multiplexed into encoded data. Therefore, in this case, data is not embedded. When the process of S114 is completed, the control process of FIG. 4 ends.
データ埋め込み装置20において以上の制御処理が行われることによって、エンコーダ装置10が生成する符号化データへの他のデータの埋め込みが行われる。 By performing the above-described control process in the data embedding device 20, other data is embedded in the encoded data generated by the encoder device 10.
ここで、上述した制御処理によって埋め込むことの可能なデータ量についてのシミュレーション結果について説明する。このシミュレーションでは、サンプリング周波数が48kHzであり伝送レートが160kb/sであるMPEG Surround方式の5.1チャネルの1分間のオーディオ信号を12種類(音声、音楽など)使用した。 Here, the simulation result about the data amount which can be embedded by the control process mentioned above is demonstrated. In this simulation, 12 types (sound, music, etc.) of 1-minute audio signals of 5.1 channels of the MPEG Surround system with a sampling frequency of 48 kHz and a transmission rate of 160 kb / s were used.
このシミュレーションでは、予測パラメータの平均個数は1秒当たり1312個であり、誤差曲面の形状が放物型である確率は5%であり、予測パラメータへの埋め込み容量は平均5ビットであった。この結果、埋め込むことの可能なデータ量は320kb/sとなり、1分間のオーディオ信号に換算すると、2.4キロバイトのデータを埋め込むことが可能であると判明した。 In this simulation, the average number of prediction parameters was 1312 per second, the probability that the shape of the error surface was parabolic was 5%, and the embedding capacity in the prediction parameters was an average of 5 bits. As a result, the amount of data that can be embedded is 320 kb / s, and it has been found that 2.4 kilobytes of data can be embedded when converted into an audio signal for one minute.
次に、図2Bにおけるデータ抽出装置40において行われる制御処理について、図9を参照しながら説明する。図9は、この制御処理の処理内容を図解したフローチャートである。 Next, control processing performed in the data extraction device 40 in FIG. 2B will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart illustrating the contents of this control process.
図9において、まず、S200では、候補特定処理を候補特定部42が行う。この処理は、分離部31から受け取る予測パラメータと、ステレオ復号部32により復元されたステレオ周波数信号とに基づいて、候補抽出部22によって抽出された予測パラメータの候補を符号帳41から特定する処理である。この候補特定処理の詳細を更に説明する。 In FIG. 9, first, in S200, the candidate specifying unit 42 performs candidate specifying processing. This process is a process of identifying prediction parameter candidates extracted by the candidate extraction unit 22 from the codebook 41 based on the prediction parameters received from the separation unit 31 and the stereo frequency signal restored by the stereo decoding unit 32. is there. Details of this candidate specifying process will be further described.
まず、S201において、誤差曲面判定処理を候補特定部42が行う。この処理は、誤差曲面の形状がどのような形状となるのかを判定する処理であり、図4のS101の処理として候補抽出部22が行う処理と同様の処理である。但し、S201の処理では、ステレオ復号部32から出力される左チャネル及び右チャネルのステレオ信号についての信号ベクトルの内積を求めて前掲の[数4]式の値を算出し、この値がゼロであるか否かによって、誤差曲面の形状を判定する。 First, in S201, the candidate specifying unit 42 performs an error curved surface determination process. This process is a process for determining the shape of the error curved surface, and is the same process as the process performed by the candidate extraction unit 22 as the process of S101 in FIG. However, in the processing of S201, the inner product of the signal vectors for the left channel and right channel stereo signals output from the stereo decoding unit 32 is obtained to calculate the value of the above-mentioned [Equation 4], and this value is zero. The shape of the error curved surface is determined depending on whether or not there is.
次に、S202において、S201の誤差曲面判定処理により判定された誤差曲面の形状が放物型であったか否かを判定する処理を候補特定部42が行う。ここで、候補特定部42は、誤差曲面の形状が放物型であったと判定したとき(判定結果がYesのとき)には、S203に処理を進めて、データ抽出のための処理を進める。一方、候補特定部42は、誤差曲面の形状が放物型ではなかった(楕円型であった)と判定したとき(判定結果がNoのとき)には、予測パラメータへのデータの埋め込みは行われていないと判断し、この図9の制御処理を終了する。 Next, in S202, the candidate specifying unit 42 performs processing for determining whether or not the shape of the error curved surface determined by the error curved surface determination processing in S201 is a parabolic shape. Here, when the candidate specifying unit 42 determines that the shape of the error curved surface is a parabolic shape (when the determination result is Yes), the process proceeds to S203 and the process for data extraction is performed. On the other hand, when the candidate specifying unit 42 determines that the shape of the error curved surface is not parabolic (ellipse) (when the determination result is No), data is embedded in the prediction parameter. It is determined that it is not, and the control process of FIG. 9 is terminated.
次に、S203では、誤差直線推定処理を候補特定部42が行う。この処理は、図4のS103の誤差直線決定処理によって候補抽出部22が決定した誤差直線を推定する処理である。このS203の処理は、図4のS103の誤差直線決定処理と同様の処理である。但し、S203の誤差直線推定処理では、前掲した[数5]、[数6]、及び[数7]の各式の右辺の各信号ベクトルに、ステレオ復号部32から出力される左チャネル及び右チャネルのステレオ信号を代入することによって、誤差直線の推定を行う。 Next, in S203, the error identifying process is performed by the candidate specifying unit 42. This process is a process of estimating the error straight line determined by the candidate extraction unit 22 by the error straight line determination process of S103 of FIG. The process of S203 is the same process as the error straight line determination process of S103 of FIG. However, in the error straight line estimation process of S203, the left channel and right output from the stereo decoding unit 32 are added to each signal vector on the right side of each of the equations [Formula 5], [Formula 6], and [Formula 7]. The error straight line is estimated by substituting the stereo signal of the channel.
次に、S204では、予測パラメータ候補推定処理を候補特定部42が行う。この処理は、図4のS104の予測パラメータ候補抽出処理によって候補抽出部22が抽出した予測パラメータの候補を推定する処理であり、S203の処理により推定された誤差直線に基づいて、予測パラメータの候補を符号帳41から抽出する処理である。このS204の処理は、図4のS104の予測パラメータ候補抽出処理と同様の処理である。但し、S204の予測パラメータ候補推定処理では、符号帳41に格納されている各予測パラメータに対応する各点のうち、誤差直線との距離が最小且つ同一である点を選択し、選択された点が表している予測パラメータの組を抽出する処理が行われる。抽出された予測パラメータの組が、候補特定部42による予測パラメータ候補の特定結果となる。 Next, in S204, the candidate specifying unit 42 performs a prediction parameter candidate estimation process. This process is a process of estimating the prediction parameter candidates extracted by the candidate extraction unit 22 in the prediction parameter candidate extraction process of S104 of FIG. 4, and based on the error straight line estimated by the process of S203, the prediction parameter candidates Is extracted from the codebook 41. The process of S204 is the same process as the prediction parameter candidate extraction process of S104 of FIG. However, in the prediction parameter candidate estimation process of S204, a point having the smallest and the same distance from the error line is selected from the points corresponding to each prediction parameter stored in the codebook 41, and the selected point A process of extracting a set of prediction parameters represented by is performed. The extracted set of prediction parameters is the result of specifying the prediction parameter candidate by the candidate specifying unit 42.
候補特定部42は、S200の候補特定処理として、以上のS201からS204の処理を行う。
候補特定部42によるS200の候補特定処理が完了すると、次に、S210において、データ抽出処理をデータ抽出部43が行う。この処理は、データ埋め込み部23がデータの埋め込みの際に使用したデータ埋め込み規則に基づき、候補特定部42により特定された予測パラメータの候補から、データ埋め込み部23が符号化データに埋め込んだデータを抽出する処理である。
The candidate specifying unit 42 performs the processes from S201 to S204 as the candidate specifying process of S200.
When the candidate identification process of S200 by the candidate identification unit 42 is completed, the data extraction unit 43 performs a data extraction process in S210. In this process, the data embedding unit 23 embeds the data embedded in the encoded data from the prediction parameter candidates specified by the candidate specifying unit 42 based on the data embedding rule used when the data embedding unit 23 embeds the data. It is a process to extract.
このデータ埋め込み処理の詳細を更に説明する。
まず、S211において、埋め込み容量の算出処理をデータ抽出部43が行う。この処理は、埋め込みを行うことの可能なデータ容量を算出する処理であり、図4のS111の処理としてデータ埋め込み部42が行う処理と同様の処理である。
Details of this data embedding process will be further described.
First, in S <b> 211, the data extraction unit 43 performs an embedded capacity calculation process. This process is a process of calculating the data capacity that can be embedded, and is the same process as the process performed by the data embedding unit 42 as the process of S111 in FIG.
次に、S212において、埋め込み値付与処理をデータ抽出部43が行う。この処理は、S204の予測パラメータ候補推定処理において抽出された予測パラメータの候補の各々に対し、図4のS112の埋め込み値付与処理においてデータ埋め込み部23が用いていたものと同一の規則で、埋め込み値を付与する処理である。 Next, in S212, the data extraction unit 43 performs an embedding value assignment process. In this process, each of the prediction parameter candidates extracted in the prediction parameter candidate estimation process in S204 is embedded according to the same rule as that used by the data embedding unit 23 in the embedding value assignment process in S112 of FIG. This is a process of assigning a value.
次に、S213において、埋め込みデータ抽出処理をデータ抽出部23が行う。この処理は、分離部31から受け取った予測パラメータに対してS212の埋め込み値付与処理で付与した埋め込み値を取得し、この値を、データ埋め込み部23が埋め込んだデータの抽出結果として、所定の記憶領域に、取得順にバッファリングする処理である。 Next, in S213, the data extraction unit 23 performs embedded data extraction processing. In this process, the embedded value assigned by the embedded value assigning process in S212 is acquired with respect to the prediction parameter received from the separation unit 31, and this value is stored as a result of extraction of the data embedded by the data embedding unit 23. This is a process of buffering in the area in the order of acquisition.
以上のS212及びS213の処理の具体例を、図10を用いて説明する。
予測パラメータの候補が、例えば、図7のように特定されたものとする。また、この場合における埋め込み値を付与する規則は、図8の例と同一の規則として、予測パラメータc2 の値の小さい順と定められていたものとする。この場合、図10に図解されているように、白丸印の各点に対し、予測パラメータc2 の値の小さい順に、埋め込み値「00」、「01」、「10」、「11」が付与される。
A specific example of the processing in S212 and S213 will be described with reference to FIG.
Assume that prediction parameter candidates are specified as shown in FIG. 7, for example. Also, rules to impart padding value in this case, as the same rule in the example of FIG. 8, it is assumed that has been defined as the ascending order of the value of prediction parameter c 2. In this case, as illustrated in FIG. 10, the embedding values “00”, “01”, “10”, and “11” are given to the points indicated by white circles in ascending order of the value of the prediction parameter c 2. Is done.
ここで、分離部31から受け取った予測パラメータが、白丸印の各点のうちで予測パラメータc2 の値が最大のもの、すなわち、埋め込み値「11」を付与した点についての値の組に一致していたとする。この場合には、この埋め込み値「11」が、データ埋め込み部23により埋め込まれたデータであったとして抽出されて、所定の情報バッファにバッファリングされる。 Here, the prediction parameter received from the separation unit 31 is one set of values for the point having the maximum value of the prediction parameter c 2 among the points indicated by white circles, that is, the point to which the embedded value “11” is assigned. Suppose you were doing it. In this case, the embedding value “11” is extracted as data embedded by the data embedding unit 23 and buffered in a predetermined information buffer.
以上のS213までの処理が完了すると、図9の制御処理が終了する。
データ抽出装置40において以上の制御処理が行われることによって、データ埋め込み装置20によって埋め込まれたデータの抽出が行われる。
When the above processing up to S213 is completed, the control processing of FIG. 9 ends.
By performing the above control processing in the data extraction device 40, the data embedded by the data embedding device 20 is extracted.
次に図11について説明する。図11は、図4のS104の処理である、予測パラメータ候補抽出処理の処理内容の詳細を図解したフローチャートである。
図4のS103の誤差直線決定処理に続くS104−1では、誤差最小の点の集合が直線となるか否かを判定する処理を候補抽出部22が行う。
Next, FIG. 11 will be described. FIG. 11 is a flowchart illustrating the details of the processing contents of the prediction parameter candidate extraction process, which is the process of S104 of FIG.
In S104-1 following the error straight line determination process in S103 of FIG. 4, the candidate extraction unit 22 performs a process of determining whether or not the set of points with the smallest error is a straight line.
前述したように、rベクトル及びlベクトルの両者が共にゼロベクトルの場合には、予測誤差が最小である点の集合は直線とはならない。このS104−1の判定処理では、この場合に該当するか否かの判定が行われる。 As described above, when both the r vector and the l vector are zero vectors, the set of points with the smallest prediction error is not a straight line. In the determination process of S104-1, it is determined whether or not this is the case.
このS104−1において、候補抽出部22は、rベクトル及びlベクトルのうちの少なくとも一方がゼロベクトルではなく、従って誤差最小の点の集合が直線となると判定したとき(判定結果がYesのとき)にはS104−2に処理を進める。一方、候補抽出部22は、ここで、rベクトル及びlベクトルのうちの両者が共に共にゼロベクトルであり、従って誤差最小の点の集合が直線とならないと判定したとき(判定結果がNoのとき)にはS104−8に処理を進める。 In S104-1, the candidate extraction unit 22 determines that at least one of the r vector and the l vector is not a zero vector, and therefore the set of points with the smallest error is a straight line (when the determination result is Yes). Then, the process proceeds to S104-2. On the other hand, when the candidate extraction unit 22 determines that both the r vector and the l vector are both zero vectors, and therefore the set of points with the smallest error is not a straight line (when the determination result is No). ), The process proceeds to S104-8.
次に、S104−2において、候補抽出部22は、図4のS103の誤差直線決定処理により得られた誤差直線が、符号帳21の領域と交わるか否かを判定する処理を行う。なお、符号帳21の領域とは、予測パラメータc1 及びc2 によって定義される平面上において符号帳21に格納されている各予測パラメータに対応する各点を含む外接矩形の領域である。ここで、候補抽出部22は、誤差直線が符号帳21の領域と交わると判定したとき(判定結果がYesのとき)にはS104−3に処理を進め、誤差直線が符号帳21の領域とは交わらないと判定したとき(判定結果がNoのとき)にはS104−7に処理を進める。 Next, in S104-2, the candidate extraction unit 22 performs a process of determining whether or not the error straight line obtained by the error straight line determination process in S103 of FIG. Note that the area of the codebook 21 is a circumscribed rectangular area including points corresponding to the respective prediction parameters stored in the codebook 21 on a plane defined by the prediction parameters c 1 and c 2 . Here, when the candidate extraction unit 22 determines that the error straight line intersects the area of the codebook 21 (when the determination result is Yes), the process proceeds to S104-3, and the error straight line matches the area of the codebook 21. When it is determined that the two do not intersect (when the determination result is No), the process proceeds to S104-7.
次に、S104−3において、候補抽出部22は、誤差直線が符号帳21のいずれかの境界辺と平行であるか否かを判定する処理を行う。なお、符号帳21の境界辺とは、上述した符号帳21の領域を画定する矩形の辺である。この判定処理は、誤差直線の式が前掲した[数5]式若しくは[数6]式の形で表されている場合には、判定結果がYesとなる。一方、誤差直線の式が前掲した[数7]式の形で表されている場合、すなわち、L及びRチャネルの信号の大きさの比率が所定の期間一定の値となっている場合には、誤差直線が符号帳21のいずれの境界辺とも平行ではないと判定され、判定結果がNoとなる。 Next, in S <b> 104-3, the candidate extraction unit 22 performs a process of determining whether or not the error straight line is parallel to any boundary side of the codebook 21. The boundary side of the code book 21 is a rectangular side that demarcates the area of the code book 21 described above. In this determination process, when the error straight line expression is expressed in the form of the above-described [Expression 5] or [Expression 6], the determination result is Yes. On the other hand, when the error straight line equation is expressed in the form of the above-mentioned [Expression 7], that is, when the ratio of the signal magnitudes of the L and R channels is a constant value for a predetermined period. The error straight line is determined not to be parallel to any boundary side of the codebook 21, and the determination result is No.
このS104−3の判定処理において、候補抽出部22は、誤差直線が符号帳21のいずれかの境界辺と平行であると判定したとき(判定結果がYesのとき)にはS104−4に処理を進める。一方、候補抽出部22は、誤差直線が当該境界辺のいずれとも平行ではないと判定したとき(判定結果がNoのとき)にはS104−5に処理を進める。 In the determination process of S104-3, when the candidate extraction unit 22 determines that the error straight line is parallel to any boundary side of the codebook 21 (when the determination result is Yes), the process proceeds to S104-4. To proceed. On the other hand, when the candidate extraction unit 22 determines that the error straight line is not parallel to any of the boundary sides (when the determination result is No), the candidate extraction unit 22 proceeds to S104-5.
次に、S104−4では、パターンAによる予測パラメータ候補抽出処理を候補抽出部22が行い、その後は図4のS111に処理を進める。このパターンAの予測パラメータ候補抽出処理については後述する。 Next, in S104-4, the candidate extraction unit 22 performs a prediction parameter candidate extraction process based on the pattern A, and thereafter, the process proceeds to S111 in FIG. The pattern A prediction parameter candidate extraction process will be described later.
一方、S104−5では、候補抽出部22は、誤差直線が符号帳21における対向している一対の境界辺の両方と交わるか否かを判定する処理を行う。ここで、候補抽出部22は、誤差直線が符号帳21における対向している一対の境界辺の両方と交わると判定したとき(判定結果がYesのとき)にはS104−6に処理を進めて、パターンBによる予測パラメータ候補抽出処理を候補抽出部22が行う。そして、その後は図4のS111に処理を進める。一方、候補抽出部22は、S104−5の判定処理において、誤差直線が符号帳21における対向している一対の境界辺の両方とは交わらないと判定したとき(判定結果がNoのとき)には図4のS114に処理を進める。このパターンBの予測パラメータ候補抽出処理については後述する。 On the other hand, in S <b> 104-5, the candidate extraction unit 22 performs a process of determining whether or not the error straight line intersects with both the pair of opposing boundary sides in the codebook 21. Here, when the candidate extraction unit 22 determines that the error line intersects both of the pair of opposing boundary sides in the codebook 21 (when the determination result is Yes), the process proceeds to S104-6. The candidate extraction unit 22 performs a prediction parameter candidate extraction process based on the pattern B. Then, the process proceeds to S111 in FIG. On the other hand, when the candidate extraction unit 22 determines in the determination process in S104-5 that the error straight line does not intersect with both of the pair of opposing boundary sides in the codebook 21 (when the determination result is No). Advances the process to S114 of FIG. The prediction parameter candidate extraction process for pattern B will be described later.
ところで、S104−2の判定結果がNoの場合には、S104−7の判定処理が行われる。候補抽出部22は、このS104−7において、誤差直線が前述した符号帳21の境界辺と平行であるか否かを判定する処理を行う。この判定処理は、S104−3の判定処理と同一のものである。ここで、候補抽出部22は、誤差直線が符号帳21の境界辺と平行であると判定したとき(判定結果がYesのとき)にはS104−8に処理を進め、パターンCによる予測パラメータ候補抽出処理を行い、その後は図4のS111に処理を進める。一方、候補抽出部22は、誤差直線が符号帳21の境界辺とは平行ではないと判定したとき(判定結果がNoのとき)には図4のS114に処理を進める。このパターンCの予測パラメータ候補抽出処理の詳細については後述する。 By the way, when the determination result of S104-2 is No, the determination process of S104-7 is performed. In S104-7, the candidate extraction unit 22 performs a process of determining whether or not the error straight line is parallel to the boundary side of the code book 21 described above. This determination process is the same as the determination process of S104-3. Here, when the candidate extraction unit 22 determines that the error straight line is parallel to the boundary side of the codebook 21 (when the determination result is Yes), the process proceeds to S104-8, and the prediction parameter candidate based on the pattern C is obtained. An extraction process is performed, and thereafter, the process proceeds to S111 in FIG. On the other hand, when the candidate extraction unit 22 determines that the error straight line is not parallel to the boundary side of the codebook 21 (when the determination result is No), the candidate extraction unit 22 proceeds to S114 in FIG. Details of the pattern C prediction parameter candidate extraction process will be described later.
ところで、S104−1の判定結果がNoの場合には、候補抽出部22は、S104−9において、パターンDによる予測パラメータ候補抽出処理を行い、その後は図4のS111に処理を進める。このパターンDの予測パラメータ候補抽出処理の詳細については後述する。
図11に図解した予測パラメータ候補抽出処理は、以上のようにして行われる。
By the way, when the determination result in S104-1 is No, the candidate extraction unit 22 performs a prediction parameter candidate extraction process based on the pattern D in S104-9, and thereafter proceeds to S111 in FIG. Details of the pattern D prediction parameter candidate extraction process will be described later.
The prediction parameter candidate extraction process illustrated in FIG. 11 is performed as described above.
次に、各パターンの予測パラメータ候補抽出処理について説明する。
まず、S104−4の処理で扱われるパターンAについて説明する。このパターンは、誤差直線が符号帳21の領域と交わり、且つ、符号帳21のいずれかの境界辺と平行である場合のパターンである。
Next, prediction parameter candidate extraction processing for each pattern will be described.
First, the pattern A handled in the process of S104-4 will be described. This pattern is a pattern when the error straight line intersects the area of the codebook 21 and is parallel to any boundary side of the codebook 21.
例えば、誤差直線と符号帳21の境界辺とが前述した図7の位置関係にある場合が、このパターンAの場合に該当する。図7の位置関係では、符号帳21の境界辺のうちc2軸に平行な境界辺と平行である。この場合には、候補抽出部22は、符号帳21の各予測パラメータに対応する各点のうちで、誤差直線との距離が最小であり且つ同一距離であるものを、予測パラメータの候補として抽出する。なお、図7の例では、符号帳21の各予測パラメータに対応する各点のうち白丸印で表されている点が誤差直線上に存在しているので、誤差直線との距離がゼロであるものが、予測パラメータの候補として抽出される。 For example, the pattern A corresponds to the case where the error straight line and the boundary side of the codebook 21 are in the positional relationship shown in FIG. In the positional relationship of FIG. 7, the boundary side of the codebook 21 is parallel to the boundary side parallel to the c2 axis. In this case, the candidate extracting unit 22 extracts, as the prediction parameter candidates, the points having the smallest distance and the same distance from the error line among the points corresponding to the respective prediction parameters of the codebook 21. To do. In the example of FIG. 7, among the points corresponding to the prediction parameters of the codebook 21, the points represented by white circles are present on the error line, and therefore the distance from the error line is zero. Are extracted as prediction parameter candidates.
次に、S104−6の処理で扱われるパターンBについて、図12を用いて説明する。このパターンは、誤差直線が、符号帳21のいずれの境界辺とも平行ではないが、符号帳21における対向している一対の境界辺の両方と交わる場合のパターンである。 Next, the pattern B handled in the process of S104-6 will be described with reference to FIG. This pattern is a pattern in the case where the error straight line is not parallel to any boundary side of the code book 21 but intersects with both of the pair of opposing boundary sides in the code book 21.
図12の[A]及び[B]は、予測パラメータc1 及びc2 によって定義される直交2次元平面座標上に、符号帳21に格納されている各予測パラメータに対応する各点を配置したものであり、これらの点が格子点として配置されている点については図7と同様である。 In [A] and [B] of FIG. 12, each point corresponding to each prediction parameter stored in the codebook 21 is arranged on the orthogonal two-dimensional plane coordinates defined by the prediction parameters c 1 and c 2 . The points where these points are arranged as lattice points are the same as in FIG.
図12の[A]は、符号帳21についての2組の対向している一対の境界辺のうちの、c2 軸に平行である一対の境界辺の両方に対して、誤差直線が交わる場合の例を表している。この場合には、符号帳21における予測パラメータC1 の値毎に、誤差直線に最も近い符号帳21の対応点を、予測パラメータの候補として抽出する。このようにして抽出される予測パラメータの候補は、予測パラメータC1 の各値について、中央チャネルの信号の予測に使用した場合の予測誤差を最小とする予測パラメータC2 の値となる。 Figure [A] of 12, of a pair of boundary edges that are two pairs of opposed for codebook 21, for both of the pair of boundary edges parallel to the c 2 axes, if the error straight line intersects Represents an example. In this case, for each value of the prediction parameter C 1 in the codebook 21, the corresponding point of the codebook 21 that is closest to the error line is extracted as a prediction parameter candidate. The prediction parameter candidates extracted in this way are the values of the prediction parameter C 2 that minimizes the prediction error when each value of the prediction parameter C 1 is used to predict the signal of the center channel.
一方、図12の[B]は、符号帳21についての2組の対向している一対の境界辺のうちの、c1 軸に平行である一対の境界辺の両方に対して、誤差直線が交わる場合の例を表している。この場合には、符号帳21における予測パラメータC2 の値毎に、誤差直線に最も近い符号帳21の対応点を、予測パラメータの候補として抽出する。このようにして抽出される予測パラメータの候補は、予測パラメータC2 の各値について、中央チャネルの信号の予測に使用した場合の予測誤差を最小とする予測パラメータC1 の値となる。 On the other hand, [B] in FIG. 12 shows an error straight line for both of a pair of boundary sides parallel to the c 1 axis among a pair of opposing boundary sides for the codebook 21. An example in the case of crossing is shown. In this case, for each value of the prediction parameter C 2 in the codebook 21, the corresponding point of the codebook 21 that is closest to the error line is extracted as a prediction parameter candidate. The prediction parameter candidate extracted in this way is the value of the prediction parameter C 1 that minimizes the prediction error when each value of the prediction parameter C 2 is used for predicting the signal of the center channel.
以上の図12の[A]と[B]との場合を纏めると、まず、誤差直線が交わる一対の境界辺の各々の辺上の各格子点については、当該誤差直線に最も近い格子点が選択されて、当該選択された格子点に対応している予測パラメータが、候補として抽出される。更に、誤差直線が交わる一対の境界辺に平行であって格子点を通る各線分上に存在する各格子点についても、当該線分毎に誤差直線に最も近い格子点が選択されて、当該選択された格子点に対応している予測パラメータが、候補として抽出される。 When the cases of [A] and [B] in FIG. 12 are summarized, first, for each lattice point on each of a pair of boundary sides where the error line intersects, the lattice point closest to the error line is the same. Once selected, the prediction parameters corresponding to the selected grid points are extracted as candidates. Furthermore, for each grid point that exists on each line segment that is parallel to the pair of boundary sides where the error line intersects and passes through the grid point, the grid point closest to the error line is selected for each line segment, and the selection is made. Prediction parameters corresponding to the set grid points are extracted as candidates.
なお、より具体的には、候補抽出部22は、このパターンBによる予測パラメータ候補抽出処理を、例えば次に説明するようにして行ってもよい。 More specifically, the candidate extraction unit 22 may perform the prediction parameter candidate extraction processing by the pattern B as described below, for example.
図13は、図12の[A]の場合の例を再度図解したものである。ここで、誤差直線がc2 =l×c1 で表されるものとする。また、符号帳21を表している格子点のうちの隣接する4点の座標を、図13に記載されているように定義する。 FIG. 13 illustrates the example in the case of [A] in FIG. 12 again. Here, it is assumed that the error straight line is represented by c 2 = l × c 1 . Further, the coordinates of four adjacent points among the lattice points representing the codebook 21 are defined as shown in FIG.
このとき、変数iの値を1ずつ大きくしながら、下記の[a]及び[b]の手続を行う。
[a]c2j ≦l×c1i ≦c2j+1 を満たすc2j 及びc2j+1 を求める。
[b]下記の(i)と(ii)とに場合分けを行い、それぞれの場合においての予測パラメータの候補を、符号帳21から抽出する。
(i)|c2j −l×c1i |≦|c2j+1 −l×c1i |である場合には、格子点(c1i ,c2j )に対応する予測パラメータを、候補として符号帳21から抽出する。
(ii)|c2j −l×c1i |>|c2j+1 −l×c1i |である場合には、格子点(c1i ,c2j+1 )に対応する予測パラメータを、候補として符号帳21から抽出する。
At this time, the following steps [a] and [b] are performed while increasing the value of the variable i by one.
[A] Find c2 j and c2 j + 1 satisfying c2 j ≦ l × c1 i ≦ c2 j + 1 .
[B] The following (i) and (ii) are divided into cases, and prediction parameter candidates in each case are extracted from the codebook 21.
(I) When | c2 j −l × c1 i | ≦ | c2 j + 1 −l × c1 i |, the prediction parameter corresponding to the lattice point (c1 i , c2 j ) is used as a codebook as a candidate. 21.
(Ii) When | c2 j −l × c1 i | >> c2 j + 1 −l × c1 i |, prediction parameters corresponding to lattice points (c1 i , c2 j + 1 ) are used as candidates. Extract from the codebook 21.
次に、S104−8の処理で扱われるパターンCについて、図14を用いて説明する。このパターンは、誤差直線が、誤差直線が符号帳21の領域とは交わらないが、且つ、符号帳21のいずれかの境界辺と平行である場合のパターンである。 Next, the pattern C handled in the process of S104-8 will be described with reference to FIG. This pattern is a pattern in the case where the error straight line does not intersect the area of the codebook 21 but is parallel to any boundary side of the codebook 21.
図14の[A]及び[B]は、予測パラメータc1 及びc2 によって定義される直交2次元平面座標上に、符号帳21に格納されている各予測パラメータに対応する各点を配置したものであり、これらの点が格子点として配置されている点については図7と同様である。 In [A] and [B] of FIG. 14, each point corresponding to each prediction parameter stored in the codebook 21 is arranged on the orthogonal two-dimensional plane coordinates defined by the prediction parameters c 1 and c 2 . The points where these points are arranged as lattice points are the same as in FIG.
図14の[A]は、誤差直線が符号帳21の領域とは交わらないが、c2 軸に平行である境界辺と平行であり、パターンCが適用される一例である。この場合には、符号帳21の境界辺のうちで誤差直線に最も近い境界辺上に存在する符号帳21の対応点を、予測パラメータの候補として抽出する。このようにして抽出された予測パラメータは、そのいずれを選択して中央チャネルの信号の予測を行っても、予測誤差は同一となる。 [A] in FIG. 14, although the error straight line does not intersect the region of the codebook 21 is parallel to the boundary side is parallel to the c 2 axis, which is an example of the pattern C is applied. In this case, the corresponding points of the codebook 21 that exist on the boundary side closest to the error line among the boundary sides of the codebook 21 are extracted as prediction parameter candidates. The prediction parameters extracted in this way have the same prediction error no matter which one of them is selected and the central channel signal is predicted.
一方、図4の[B]は、誤差直線が符号帳21のいずれの境界辺とも平行ではなく、従って、パターンCが適用されない場合の例である。この[B]の場合には、符号帳21の対応点のうちで白丸印が付されている対応点についての予測パラメータを用いて中央チャネルの信号の予測を行った場合に、予測誤差が最小となり、その他の予測パラメータを用いた場合には、予測誤差が大きくなってしまう。このため、本実施例では、このような場合には、予測パラメータへの他のデータの埋め込みを行わない。 On the other hand, [B] in FIG. 4 is an example in which the error straight line is not parallel to any boundary side of the codebook 21, and therefore the pattern C is not applied. In the case of [B], the prediction error is minimized when the prediction of the center channel signal is performed using the prediction parameters for the corresponding points with white circles among the corresponding points of the codebook 21. Thus, when other prediction parameters are used, the prediction error becomes large. For this reason, in this embodiment, in such a case, other data is not embedded in the prediction parameter.
次に、S104−9の処理で扱われるパターンDについて、図15を用いて説明する。このパターンは、S103の誤差直線決定処理において誤差直線の決定を行わない場合として前述した、R及びLチャネルの信号が共にゼロである場合のパターンである。 Next, the pattern D handled in the process of S104-9 will be described with reference to FIG. This pattern is a pattern in the case where both the R and L channel signals are zero as described above when the error straight line is not determined in the error straight line determination process of S103.
図15は、予測パラメータc1 及びc2 によって定義される直交2次元平面座標上に、符号帳21に格納されている各予測パラメータに対応する各点を配置したものであり、これらの点が格子点として配置されている点については図7と同様である。この場合には、どのような予測パラメータを選択して[数1]式による中央チャネルの予測を行っても、中央チャネルの信号はゼロとなる。従って、この場合には、符号帳21に格納されている予測パラメータの全てを、候補として抽出する。 FIG. 15 is a diagram in which each point corresponding to each prediction parameter stored in the codebook 21 is arranged on orthogonal two-dimensional plane coordinates defined by the prediction parameters c 1 and c 2 . The points arranged as grid points are the same as in FIG. In this case, no matter what prediction parameter is selected and the prediction of the center channel is performed according to the formula [1], the signal of the center channel is zero. Therefore, in this case, all the prediction parameters stored in the codebook 21 are extracted as candidates.
候補抽出部22は、以上の各パターンの予測パラメータ候補抽出処理を、誤差直線と符号帳21の領域との位置関係に応じて使い分けて、予測パラメータ候補の抽出を行う。
なお、図9のS204の処理である予測パラメータ候補推定処理においても、上述した各パターンの予測パラメータ候補抽出処理と同様の処理が候補特定部42によって行われる。
The candidate extraction unit 22 extracts the prediction parameter candidates by properly using the above-described prediction parameter candidate extraction processing for each pattern according to the positional relationship between the error line and the area of the codebook 21.
In the prediction parameter candidate estimation process, which is the process of S204 in FIG. 9, the same process as the above-described prediction parameter candidate extraction process for each pattern is performed by the candidate specifying unit 42.
次に、データ埋め込み装置20による、埋め込み対象データとは別のデータの埋め込みについて説明する。
データ埋め込み装置20が予測パラメータへ埋め込むデータはどのようなものでもよい。ここで、埋め込み対象データの先頭を表す別データを追加して埋め込むことにより、データ抽出装置40において抽出されるデータから埋め込み対象データの先頭を捜し出すことが容易になる。また、埋め込み対象データの末尾を表す別データを追加して埋め込むことにより、データ抽出装置40により抽出されるデータから埋め込み対象データの末尾を捜し出すことが容易になる。
Next, embedding of data different from the data to be embedded by the data embedding device 20 will be described.
Any data may be embedded in the prediction parameter by the data embedding device 20. Here, by adding and embedding other data representing the head of the embedding target data, it becomes easy to find the head of the embedding target data from the data extracted by the data extraction device 40. Further, by adding another data representing the end of the embedding target data and embedding, it becomes easy to find the end of the embedding target data from the data extracted by the data extracting device 40.
ここでは、このような、埋め込み対象データとは別のデータの埋め込みの手法について説明する。
その第一の手法は、データ埋め込み部23が、埋め込み対象のデータの前若しくは後に、埋め込み対象データの存在及びその先頭若しくは末尾を表している別のデータを付加してから予測パラメータに埋め込むという手法である。この手法の具体例について図16を用いて説明する。
Here, a method of embedding data different from the embedding target data will be described.
The first method is a method in which the data embedding unit 23 embeds in the prediction parameter after adding another data representing the presence of the embedding target data and its head or tail before or after the embedding target data. It is. A specific example of this method will be described with reference to FIG.
図16の例では、埋め込み対象データを、[A]の値、すなわち、「1101010…01010」とする。 In the example of FIG. 16, the embedding target data is the value of [A], that is, “1101010... 01010”.
[B]の例は、ビット列「0001」を、埋め込み対象データの存在及びその先頭を表している開始データとして予め定義しておき、ビット列「1000」を、埋め込み対象データの末尾を表している終了データとして予め定義しておいた場合の例である。但し、この場合には、埋め込み対象データにはこの2種類のビット列のどちらもが出現しないものとする。すなわち、例えば、埋め込み対象データには、値『0』が3つ以上連続して出現することはないものとする。この例では、データ埋め込み部23は、図4のS113の予測パラメータ選択処理において、まず、埋め込み対象データの直前に開始データを付加すると共に、埋め込み対象データの直後に終了データを更に付加する処理を行う。そして、その後に、これらのデータの付加後の埋め込み対象のデータにおける埋め込み容量分のビット列を参照し、このビット列の値に一致する埋め込み値が付与された予測パラメータの候補を選択する処理を行う。なお、データ抽出装置40のデータ抽出部43では、図9のS213の埋め込みデータ抽出処理によって予測パラメータより抽出されたデータから、これらの開始データ及び終了データを除外し、その後に残されたデータを出力するようにする。 In the example of [B], the bit string “0001” is defined in advance as the start data indicating the existence and the head of the embedding target data, and the bit string “1000” is the end indicating the end of the embedding target data. This is an example in the case where data is defined in advance. However, in this case, neither of these two types of bit strings appears in the embedding target data. That is, for example, it is assumed that three or more values “0” do not appear continuously in the embedding target data. In this example, the data embedding unit 23 performs processing for adding start data immediately before embedding target data and further adding end data immediately after embedding target data in the prediction parameter selection processing in S113 of FIG. Do. After that, a bit string corresponding to the embedding capacity in the data to be embedded after adding these data is referred to, and a process of selecting a prediction parameter candidate to which an embedding value that matches the value of this bit string is selected. The data extraction unit 43 of the data extraction device 40 excludes these start data and end data from the data extracted from the prediction parameters by the embedded data extraction process of S213 in FIG. Make output.
また、[C]の例は、ビット列「01111110」を、埋め込み対象データの存在及び先頭若しくは末尾を表している開始・終了データとして予め定義しておいた場合の例である。但し、この場合には、埋め込み対象データにはこのビット列のどちらもが出現しないものとする。すなわち、例えば、埋め込み対象データには、値『1』が6つ以上連続して出現することはないものとする。この例では、データ埋め込み部23は、図4のS113の予測パラメータ選択処理において、まず、埋め込み対象データの直前及び直後に開始・終了データを付加する処理を行う。そして、その後に、これらのデータの付加後の埋め込み対象のデータにおける埋め込み容量分のビット列を参照し、このビット列の値に一致する埋め込み値が付与された予測パラメータの候補を選択する処理を行う。なお、データ抽出装置40のデータ抽出部43では、図9のS213の埋め込みデータ抽出処理によって予測パラメータより抽出されたデータから、この開始・終了データを除外し、その後に残されたデータを出力するようにする。 The example of [C] is an example in which the bit string “01111110” is defined in advance as start / end data representing the presence of the embedding target data and the beginning or end. However, in this case, neither of these bit strings appears in the embedding target data. That is, for example, it is assumed that six or more values “1” do not appear continuously in the embedding target data. In this example, the data embedding unit 23 performs a process of adding start / end data immediately before and immediately after the embedding target data in the prediction parameter selection process of S113 of FIG. After that, a bit string corresponding to the embedding capacity in the data to be embedded after adding these data is referred to, and a process of selecting a prediction parameter candidate to which an embedding value that matches the value of this bit string is selected. The data extraction unit 43 of the data extraction device 40 excludes the start / end data from the data extracted from the prediction parameters by the embedded data extraction process of S213 in FIG. 9, and outputs the remaining data thereafter. Like that.
次に、埋め込み対象データとは別のデータの埋め込みの第二の手法について説明する。この手法は、データ埋め込み部23が、予測符号化の結果とする予測パラメータを、抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、別のデータを埋め込み対象のデータと共に当該予測パラメータに埋め込むという手法である。 Next, a second method of embedding data different from the embedding target data will be described. In this method, the data embedding unit 23 selects a prediction parameter to be a result of predictive encoding from extracted candidates according to a predetermined data embedding rule, so that another data is set as the prediction parameter together with the data to be embedded. It is a technique of embedding.
例えば、候補抽出部22により抽出された予測パラメータの候補が、図7に示されている白丸印のように抽出された場合に、データ埋め込み部23による埋め込み値の付与により、図8のように埋め込み値が付与された場合を考える。この場合、図7に示されている6個の白丸印のうちの4個は、埋め込み値が付与されて埋め込み対象データの埋め込みに利用されるが、残りの2個の白丸印は、埋め込み対象データの埋め込みには使用されない。別データの埋め込みの第二の手法は、この埋め込み対象データの埋め込みには使用されていない予測パラメータの候補を、別のデータの埋め込みに利用するというものである。 For example, when the prediction parameter candidates extracted by the candidate extraction unit 22 are extracted as indicated by white circles shown in FIG. 7, the embedding value is given by the data embedding unit 23 as shown in FIG. Consider a case where an embedded value is given. In this case, four of the six white circles shown in FIG. 7 are used for embedding the embedding target data given the embedding value, but the remaining two white circles are the embedding target. It is not used for embedding data. The second method for embedding different data is to use a prediction parameter candidate that is not used for embedding the target data for embedding another data.
すなわち、図17に図解するように、埋め込み対象データの埋め込みには使用されない2個の白丸印のうちの一方、例えば予測パラメータC2 の値が小さい方を、埋め込み対象データの存在及びその開始を表すものに予め割り当てておく。また、そのうちの他方、例えば予測パラメータC2 の値が大きい方を、埋め込み対象データの終了を表すものに予め割り当てておく。そして、データ埋め込み部23は、図4のS113の選択処理において、「埋め込み対象データの開始」に割り当てた予測パラメータの候補を最初に選択し、以降は、埋め込み対象データと埋め込み値との関係に応じた予測パラメータの候補の選択を順次行う。その後、データ埋め込み部23は、埋め込み対象データに基づく予測パラメータの候補の選択を完了した後に、「埋め込み対象データの終了」に割り当てた予測パラメータの候補を選択する。 That is, as illustrated in FIG. 17, one of the two white circles that are not used for embedding the data to be embedded, for example, the one having a smaller value of the prediction parameter C 2 , indicates the presence and start of the data to be embedded. It is assigned in advance to what is represented. In addition, the other one, for example, the one having the larger value of the prediction parameter C 2 is assigned in advance to the one representing the end of the embedding target data. Then, the data embedding unit 23 first selects a prediction parameter candidate assigned to “start of embedding target data” in the selection process of S113 of FIG. 4, and thereafter, the relationship between the embedding target data and the embedding value is determined. Corresponding prediction parameter candidates are sequentially selected. Thereafter, the data embedding unit 23 selects a prediction parameter candidate assigned to “end of embedding target data” after completing the selection of prediction parameter candidates based on the embedding target data.
なお、データ抽出装置40のデータ抽出部43では、図9のS213の埋め込みデータ抽出処理において、埋め込み対象データの開始と終了とをそれぞれ割り当てた予測パラメータとの間の予測パラメータから抽出されたデータを出力するようにする。 In the data extraction unit 43 of the data extraction device 40, in the embedded data extraction process of S213 in FIG. 9, the data extracted from the prediction parameters between the prediction parameters to which the start and end of the embedding target data are respectively assigned. Make output.
次に、埋め込み対象データとは別のデータの埋め込みの第三の手法について説明する。
前述したように、データ埋め込み装置20の各機能ブロックで行われる処理は、1チャネルのオーディオ周波数帯域を分割したときの各帯域の周波数成分信号毎に行われる。つまり、候補抽出部22は、中央チャネルの信号に対する周波数帯域毎の予測符号化によって該周波数帯域毎に得られた予測パラメータとの誤差が所定の閾値以内である予測パラメータの候補を、符号帳21から周波数帯域毎に複数抽出する。そこで、この第三の手法では、データ埋め込み部23は、埋め込み対象データの予測パラメータへの埋め込みを、第一の周波数帯域についての予測符号化の結果とする予測パラメータを、第一の周波数帯域について抽出された候補から選択することによって行う。そして、データ埋め込み部23は、別のデータの予測パラメータへの埋め込みを、第一の周波数帯域とは異なる第二の周波数帯域についての予測符号化の結果とする予測パラメータを、第二の周波数帯域について抽出された候補から選択することによって行う。
Next, a third method for embedding data different from the embedding target data will be described.
As described above, the processing performed in each functional block of the data embedding device 20 is performed for each frequency component signal in each band when one audio frequency band is divided. That is, the candidate extraction unit 22 selects a prediction parameter candidate whose error from a prediction parameter obtained for each frequency band by predictive coding for each frequency band for the signal of the central channel is within a predetermined threshold. Are extracted for each frequency band. Therefore, in the third method, the data embedding unit 23 uses the prediction parameter that is the result of predictive encoding for the first frequency band for embedding the embedding target data in the prediction parameter for the first frequency band. This is done by selecting from the extracted candidates. Then, the data embedding unit 23 sets the prediction parameter, which is the result of predictive encoding for the second frequency band different from the first frequency band, to embed another data in the prediction parameter, in the second frequency band. By selecting from the extracted candidates.
この別データの埋め込みの第三の手法の具体例について、図18を用いて説明する。
この例では、オーディオ信号のフレーム毎に6つの周波数帯域の各々で得られる予測パラメータの候補のうち、低域側の3組の候補を埋め込み対象データの埋め込みに使用し、高域側の3組の候補を別データの埋め込みに使用するようにしている。このときの別データとしては、例えば、前述した第一及び第二の手法と同様に、埋め込み対象データの存在及び開始若しくは終了を表すデータとしてもよい。
A specific example of the third method of embedding this different data will be described with reference to FIG.
In this example, among the prediction parameter candidates obtained in each of the six frequency bands for each frame of the audio signal, three sets of candidates on the low frequency side are used for embedding data to be embedded, and three sets on the high frequency side are used. Are used for embedding other data. The other data at this time may be, for example, data representing the existence and start or end of the embedding target data, as in the first and second methods described above.
なお、図18において、変数iはゼロ以上i_max以下の整数であって、オーディオ信号の各フレームに時刻順に付与した番号を表している。また、変数jはゼロ以上j_max以下の整数であって、各周波数帯域に周波数の低い順に付与した番号を表している。なお、図8の例では、定数i_max及び定数j_maxの値は「5」としている。そして、(c1 ,c2 )i,j は、第i番目のフレームの第j番目の帯域の予測パラメータを表している。 In FIG. 18, a variable i is an integer between zero and i_max, and represents a number assigned to each frame of the audio signal in time order. The variable j is an integer between zero and j_max and represents a number assigned to each frequency band in ascending order of frequency. In the example of FIG. 8, the values of the constant i_max and the constant j_max are “5”. (C 1 , c 2 ) i, j represents the prediction parameter of the j-th band of the i-th frame.
ここで図19について説明する。図19は、データ埋め込み装置20において行われる制御処理の変形例の処理内容を図解したフローチャートである。このフローチャートは、埋め込み対象データと別データとを、図18に図解した例のように埋め込むための処理であり、図4の図解したフローチャートにおけるS104の処理に続くS110のデータ埋め込み処理としてデータ埋め込み部23により行われる。 Here, FIG. 19 will be described. FIG. 19 is a flowchart illustrating the processing contents of a modified example of the control processing performed in the data embedding device 20. This flowchart is a process for embedding data to be embedded and other data as in the example illustrated in FIG. 18, and the data embedding unit is the data embedding process in S110 following the process in S104 in the flowchart illustrated in FIG. 23.
図4のS104に続き、まず、S301では、変数i及び変数jに初期値「0」をそれぞれ代入する処理をデータ埋め込み部23が行う。
S301に続くS302は、S312と対になって処理のループを表している。データ埋め込み部23は、変数iのこの処理時点での値を用いて、S303からS311までの処理を繰り返す。
Following S104 in FIG. 4, first, in S301, the data embedding unit 23 performs a process of substituting the initial value “0” for the variable i and the variable j, respectively.
S302 following S301 represents a processing loop paired with S312. The data embedding unit 23 repeats the processing from S303 to S311 using the value of the variable i at the time of this processing.
続くS303は、S310と対になって処理のループを表している。データ埋め込み部23は、変数jのこの処理時点での値を用いて、S304からS309までの処理を繰り返す。 Subsequent S303 represents a processing loop paired with S310. The data embedding unit 23 repeats the processing from S304 to S309 using the value of the variable j at the time of this processing.
続くS304について、データ埋め込み部23は埋め込み容量の算出処理を行う。この処理は、第i番目のフレーム目の第j番目の帯域についての予測パラメータの候補を用いることによって埋め込みを行うことの可能なデータ容量を算出する処理であり、図4のS111と同様の処理である。 In subsequent S304, the data embedding unit 23 performs an embedding capacity calculation process. This process is a process for calculating a data capacity that can be embedded by using prediction parameter candidates for the j-th band of the i-th frame, and is the same as S111 in FIG. It is.
次に、S305において、埋め込み値付与処理をデータ埋め込み部23が行う。この処理は、第i番目のフレーム目の第j番目の帯域についての予測パラメータの候補の各々に対し、予め定めておいた所定の規則で、埋め込み値を付与する処理であり、図4のS112と同様の処理である。 In step S305, the data embedding unit 23 performs an embedding value assignment process. This process is a process for assigning an embedded value to each prediction parameter candidate for the j-th band of the i-th frame according to a predetermined rule, and is shown in S112 in FIG. Is the same process.
次に、S306において、第j番目の帯域が、低域側に属するか高域側に属するかを判定する処理をデータ埋め込み部23が行う。データ埋め込み部23は、ここで、第j番目の帯域が低域側に属すると判定したときにはS307に処理を進め、第j番目の帯域が高域側に属すると判定したときにはS308に処理を進める。 Next, in S306, the data embedding unit 23 performs a process of determining whether the jth band belongs to the low frequency side or the high frequency side. If the data embedding unit 23 determines that the jth band belongs to the low frequency side, the data embedding unit 23 proceeds to S307. If the data embedding unit 23 determines that the jth band belongs to the high frequency side, the data embedding unit 23 proceeds to S308. .
次に、S307において、データ埋め込み部23は、埋め込み対象データのビット列に応じた予測パラメータ選択処理を行い、その後はS309に処理を進める。この処理は、埋め込み対象のデータにおける埋め込み容量分のビット列を参照し、このビット列の値に一致する埋め込み値が付与された予測パラメータの候補を、第i番目のフレーム目の第j番目の帯域についての予測パラメータの候補から選択する処理である。この処理の処理内容は、図4のS113の処理と同様のものである。 Next, in S307, the data embedding unit 23 performs a prediction parameter selection process according to the bit string of the embedding target data, and then proceeds to S309. This process refers to a bit string corresponding to the embedding capacity in the embedding target data, and selects a prediction parameter candidate to which an embedding value that matches the value of this bit string is assigned for the j th band of the i th frame. This is a process of selecting from the prediction parameter candidates. The processing content of this processing is the same as the processing in S113 of FIG.
一方、S308では、データ埋め込み部23は、埋め込み対象データとは別のデータのビット列に応じた予測パラメータ選択処理を行い、その後はS309に処理を進める。この処理は、当該別のデータにおける埋め込み容量分のビット列を参照し、このビット列の値に一致する埋め込み値が付与された予測パラメータの候補を、第i番目のフレーム目の第j番目の帯域についての予測パラメータの候補から選択する処理である。この処理の処理内容も、図4のS113の処理と同様のものである。 On the other hand, in S308, the data embedding unit 23 performs a prediction parameter selection process according to a bit string of data different from the data to be embedded, and then proceeds to S309. This process refers to a bit string corresponding to the embedding capacity in the other data, and selects prediction parameter candidates to which an embedding value matching the value of this bit string is assigned for the j-th band of the i-th frame. This is a process of selecting from the prediction parameter candidates. The processing content of this processing is also the same as the processing in S113 of FIG.
次に、S309において、変数jの現在の値に「1」を加算した結果を改めて変数jに代入する処理をデータ埋め込み部23が行う。
次に、S310において、S303と対になって表されている処理のループを継続するか否かを判定する処理をデータ埋め込み部23が行う。データ埋め込み部23は、ここで、変数jの値が定数j_max以下であると判定したときには、S304からS309までの処理の繰り返しを継続する。一方、データ埋め込み部23は、ここで、変数jの値が定数j_maxを超えたと判定したときには、S304からS309までの処理の繰り返しを終了してS311に処理を進める。
Next, in S309, the data embedding unit 23 performs a process of substituting the result obtained by adding “1” to the current value of the variable j into the variable j.
Next, in S310, the data embedding unit 23 performs a process of determining whether or not to continue the process loop represented as a pair with S303. Here, when the data embedding unit 23 determines that the value of the variable j is equal to or less than the constant j_max, the data embedding unit 23 continues to repeat the processing from S304 to S309. On the other hand, if the data embedding unit 23 determines that the value of the variable j exceeds the constant j_max, the data embedding unit 23 ends the process from S304 to S309 and advances the process to S311.
次に、S311において、変数iの現在の値に「1」を加算した結果を改めて変数iに代入する処理をデータ埋め込み部23が行う。
次に、S312において、S302と対になって表されている処理のループを継続するか否かを判定する処理をデータ埋め込み部23が行う。データ埋め込み部23は、ここで、変数iの値が定数i_max以下であると判定したときには、S303からS311までの処理の繰り返しを継続する。一方、データ埋め込み部23は、ここで、変数iの値が定数i_maxを超えたと判定したときには、S303からS311までの処理の繰り返しを終了し、その後はこの制御処理を終了する。
Next, in S311, the data embedding unit 23 performs a process of substituting the result obtained by adding “1” to the current value of the variable i into the variable i.
Next, in S <b> 312, the data embedding unit 23 performs a process of determining whether or not to continue the process loop represented as a pair with S <b> 302. If the data embedding unit 23 determines that the value of the variable i is equal to or smaller than the constant i_max, the data embedding unit 23 continues to repeat the processing from S303 to S311. On the other hand, when the data embedding unit 23 determines that the value of the variable i exceeds the constant i_max, the data embedding unit 23 ends the process from S303 to S311 and thereafter ends the control process.
データ埋め込み装置20は、以上の制御処理を行うことによって、図18に図解したような埋め込み対象データと別データとの予測パラメータへの埋め込みを行う。
なお、データ抽出装置40のデータ抽出部43では、図9のS210のデータ抽出処理において、図19に図解したものと同様の処理を行うことで、埋め込み対象データと別データとの抽出を行うようにする。
The data embedding device 20 performs embedding into the prediction parameters of the embedding target data and the different data as illustrated in FIG. 18 by performing the above control processing.
Note that the data extraction unit 43 of the data extraction device 40 performs the same process as illustrated in FIG. 19 in the data extraction process of S210 of FIG. 9 to extract the data to be embedded and the different data. To.
以上までに説明した、埋め込み対象データとは別のデータの埋め込みを行う3つの手法では、埋め込まれる別のデータの例として、埋め込み対象データの存在及び開始若しくは終了を表すデータを挙げたが、他のテータを予測パラメータに埋め込むようにしてもよい。例えば、埋め込み対象データとして誤り訂正符号化処理を施したものを埋め込む場合に、埋め込み対象データに対して誤り訂正符号化処理が施されているか否かを表すデータを別データとして予測パラメータに埋め込むようにしてもよい。この場合に使用する誤り訂正符号化の方式としては、例えば、図20図解した平易な方式を用いてもよい。 In the three methods for embedding data different from the embedding target data described above, as an example of other embedding data, data indicating the existence and start or end of embedding target data is given. These data may be embedded in the prediction parameters. For example, when embedding data subjected to error correction coding processing as embedding target data, data indicating whether or not the error correction coding processing has been performed on the embedding target data is embedded in the prediction parameter as separate data. It may be. As an error correction coding method used in this case, for example, a simple method illustrated in FIG. 20 may be used.
図20の例において、[A]のデータは、誤り訂正符号化処理を施す前の元データである。この誤り訂正符号化処理は、この元データを構成する各ビットの値を3回続けて出力するというものである。[B]のデータは、この誤り訂正符号化処理を[A]のデータに対して施して得られたものである。データ埋め込み装置20は、この[B]のデータを埋め込み対象データとして予測パラメータに埋め込むと共に、この埋め込み対象データには誤り訂正符号化処理が施されたていることを表すデータを別データとして予測パラメータに埋め込む。 In the example of FIG. 20, the data [A] is the original data before the error correction coding process is performed. This error correction encoding process is to output the value of each bit constituting the original data three times in succession. The data [B] is obtained by performing this error correction coding process on the data [A]. The data embedding device 20 embeds the data [B] in the prediction parameter as the embedding target data, and uses the data indicating that the error correction encoding processing has been performed on the embedding target data as the prediction data. Embed in.
一方、[C]のデータは、データ抽出装置40によって抽出された埋め込み対象データであり、一部のビットが[B]のデータと異なっている。この埋め込み対象データから元の[A]のデータを復元するには、埋め込み対象データを配列順に3ビットずつのビット列に分けて、各ビット列に含まれる3つのビットの値に対して多数決処理を施す。この多数決処理の結果を配列順に並べることにより、[D]の訂正後データが得られ、このデータは[A]の元データと一致していることが分かる。 On the other hand, the data [C] is the embedding target data extracted by the data extraction device 40, and some of the bits are different from the data [B]. In order to restore the original [A] data from the embedding target data, the embedding target data is divided into 3-bit bit strings in the order of arrangement, and a majority process is performed on the values of the three bits included in each bit string. . By arranging the results of the majority processing in the order of arrangement, [D] corrected data is obtained, and it can be seen that this data matches the original data of [A].
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1)
予測パラメータが予め複数格納されている符号帳と、
複数チャネルの信号における1つのチャネルの信号についての他の2つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、前記符号帳から複数抽出する候補抽出部と、
前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込むデータ埋め込み部と、
を備えることを特徴とするデータ埋め込み装置。
(付記2)
前記予測パラメータは、前記他の2つのチャネルの信号の各々についての成分を有しており、
前記候補抽出部は、前記予測パラメータの2つの成分によって定義される平面上において前記予測誤差が最小となる点の集合である直線を決定し、該直線と、該平面上において前記符号帳に格納されている各予測パラメータに対応する各点との位置関係に基づいて、前記予測パラメータの候補の抽出を行う、
ことを特徴とする付記1に記載のデータ埋め込み装置。
(付記3)
前記候補抽出部は、前記符号帳に格納されている各予測パラメータのうちから、該予測パラメータに対応する前記平面上の点が前記直線上に複数存在しているものを抽出することを特徴とする付記2に記載のデータ埋め込み装置。
(付記4)
前記候補抽出部は、前記平面上において前記予測誤差が最小となる点の集合が直線となるか否かを判定し、該点の集合が直線となると判定した場合に、前記位置関係に基づく前記予測パラメータの候補の抽出を行うことを特徴とする付記2又は3に記載のデータ埋め込み装置。
(付記5)
前記判定は、前記他の2つのチャネルの信号の信号ベクトルの内積を用いて行うことを特徴とする付記4に記載のデータ埋め込み装置。
(付記6)
前記平面は、直交座標系の平面であって前記予測パラメータの2つの成分を各座標軸の方向の成分とし、
前記符号帳に格納されている各予測パラメータは、前記平面上において該候補に対応する各点が、前記平面上において座標軸方向を各辺の方向とする矩形の領域に格子点として配置されるように予め設定されており、
前記候補抽出部は、前記平面上において前記予測誤差が最小となる点の集合が直線となると判定した場合に、前記平面上の前記矩形において対向している一対の辺の両方に該直線が交わるか否かを判定し、交わると判定した場合には、該一対の辺の各々について辺上に存在する格子点のうち該直線に最も近い格子点に対応する予測パラメータを抽出すると共に、該一対の辺に平行であって前記格子点を通る前記領域内の各線分について、線分上に存在する格子点のうち該直線に最も近い格子点に対応する予測パラメータを抽出する、
ことを特徴とする付記4又は5に記載のデータ埋め込み装置。
(付記7)
前記候補抽出部は、前記他の2つのチャネルの信号の大きさの比率が所定の期間一定の値となっているか否かを判定し、該比率が該所定の期間一定の値となっていると判定した場合には、前記平面上の前記矩形におけるいずれかの辺に前記直線が交わるとの判定を下すことを特徴とする付記6に記載のデータ埋め込み装置。
(付記8)
前記候補抽出部は、前記平面上の前記矩形において対向している2辺の両方に前記直線が交わらないと判定した場合には、前記直線が前記矩形のいずれかの辺と平行であるか否かを判定し、平行であると判定した場合には、前記矩形の辺のうち前記直線に最も近い辺上に存在する格子点に対応する予測パラメータの候補を抽出することを特徴とする付記6又は7に記載のデータ埋め込み装置。
(付記9)
前記候補抽出部は、前記他の2つのチャネルの信号の大きさがどちらもゼロであるか否かを判定し、どちらもゼロであると判定した場合には、前記符号帳に格納されている予測パラメータを全て抽出することを特徴とする付記1から8のうちのいずれか一項に記載のデータ埋め込み装置。
(付記10)
前記データ埋め込み部は、前記埋め込み対象のデータと共に、該データとは別のデータを埋め込むことを特徴とする付記1から9のうちのいずれか一項に記載のデータ埋め込み装置。
(付記11)
前記データ埋め込み部は、前記埋め込み対象のデータの前若しくは後に前記別のデータを付加し、前記別のデータが付加されたデータを前記予測パラメータに埋め込むことを特徴とする付記10に記載のデータ埋め込み装置。
(付記12)
前記データ埋め込み部は、前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、前記別のデータを前記埋め込み対象のデータと共に該予測パラメータに埋め込むことを特徴とする付記10に記載のデータ埋め込み装置。
(付記13)
前記候補抽出部は、前記1つのチャネルの信号に対する前記他の2つのチャネルの信号に基づく周波数帯域毎の予測符号化によって該周波数帯域毎に得られた予測パラメータとの誤差が所定の閾値以内である予測パラメータの候補を、前記符号帳から該周波数帯域毎に複数抽出し、
前記データ埋め込み部は、第一の周波数帯域についての前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、該第一の周波数帯域について前記抽出された候補から選択することによって、前記埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込むと共に、第一の周波数帯域とは異なる第二の周波数帯域についての前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、該第二の周波数帯域について前記抽出された候補から選択することによって、前記別のデータを該予測パラメータに埋め込む、
ことを特徴とする付記10に記載のデータ埋め込み装置。
(付記14)
前記別のデータは、前記予測パラメータへの前記埋め込み対象のデータの埋め込みの有無を表すデータであることを特徴とする付記10から13のうちのいずれか一項に記載のデータ埋め込み装置。
(付記15)
前記別のデータは、前記埋め込み対象のデータに対し誤り訂正符号化が行われているか否かを示すデータであることを特徴とする付記10から13のうちのいずれか一項に記載のデータ埋め込み装置。
(付記16)
付記1から15のうちのいずれか一項に記載のデータ埋め込み装置によって前記予測パラメータに埋め込まれたデータを抽出するデータ抽出装置であって、
前記符号帳と、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の2つのチャネルの信号とに基づいて、前記候補抽出部により抽出された予測パラメータの候補をデータ抽出装置自身の有する符号帳から特定する候補特定部と、
前記データ埋め込み規則に基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記埋め込み対象のデータを抽出するデータ抽出部と、
を備えることを特徴とするデータ抽出装置。
(付記17)
付記4に記載のデータ埋め込み装置によって前記予測パラメータに埋め込まれたデータを抽出するデータ抽出装置であって、
前記符号帳と、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の2つのチャネルの信号とに基づいて、データ抽出装置自身の有する符号帳から抽出された予測パラメータの候補を特定する候補特定部と、
前記データ埋め込み規則に基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記埋め込み対象のデータを抽出するデータ抽出部と、
を備え、
前記候補特定部は、前記平面上において前記誤差が最小となる点の集合が直線となるか否かを判定し、該点の集合が直線となると判定した場合に、前記位置関係に基づく前記予測パラメータの候補の特定を行い、
前記データ抽出部は、前記候補特定部が前記予測パラメータの候補の特定を行った場合に、前記埋め込み対象のデータの抽出を行う、
ことを特徴とするデータ抽出装置。
(付記18)
付記14に記載のデータ埋め込み装置によって前記予測パラメータに埋め込まれたデータを抽出するデータ抽出装置であって、
前記符号帳と、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の2つのチャネルの信号とに基づいて、データ抽出装置自身の有する符号帳から抽出された予測パラメータの候補を特定する候補特定部と、
前記特定された予測パラメータの候補から前記別のデータを抽出すると共に、前記抽出された別のデータが前記埋め込み対象のデータが埋め込まれていることを表している場合に、前記特定された予測パラメータの候補から前記埋め込み対象のデータを抽出するデータ抽出部と、
を備えることを特徴とするデータ抽出装置。
(付記19)
付記15に記載のデータ埋め込み装置によって前記予測パラメータに埋め込まれたデータを抽出するデータ抽出装置であって、
前記符号帳と、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の2つのチャネルの信号とに基づいて、データ抽出装置自身の有する符号帳から抽出された予測パラメータの候補を特定する候補特定部と、
前記特定された予測パラメータの候補から前記埋め込み対象のデータと前記別のデータとを抽出するデータ抽出部と、
を備え、
前記抽出された別のデータが前記埋め込み対象のデータに対し誤り訂正符号化が行われていることを表している場合に、前記抽出された埋め込み対象のデータに対して誤り訂正が行われることを特徴とするデータ抽出装置。
(付記20)
複数チャネルの信号における1つのチャネルの信号についての他の2つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出し、
前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込む、
ことを特徴とするデータ埋め込み方法。
(付記21)
データを抽出するデータ抽出方法であって、
複数チャネルの信号における1つのチャネルの信号についての他の2つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出すると共に、該予測符号化の結果とする予測パラメータを、該抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、前記データは該予測パラメータに埋め込まれており、
前記データ抽出方法は、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の2つのチャネルの信号とに基づいて、前記パラメータの候補を前記符号帳から特定し、
前記データ埋め込み規則に基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記データを抽出する、
ことを特徴とするデータ抽出方法。
(付記22)
複数チャネルの信号における1つのチャネルの信号についての他の2つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出し、
前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込む、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
(付記23)
データの抽出をコンピュータに実行させるプログラムであって、
複数チャネルの信号における1つのチャネルの信号についての他の2つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出すると共に、該予測符号化の結果とする予測パラメータを、該抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、前記データは該予測パラメータに埋め込まれており、
前記プログラムは、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の2つのチャネルの信号とに基づいて、前記パラメータの候補を前記符号帳から特定し、
前記データ埋め込み規則に基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記データを抽出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
The following additional notes are further disclosed with respect to the embodiment including the above examples.
(Appendix 1)
A codebook in which a plurality of prediction parameters are stored in advance;
A candidate extraction unit for extracting a plurality of prediction parameter candidates in which prediction errors in prediction encoding based on signals of other two channels with respect to signals of one channel among signals of a plurality of channels are within a predetermined range from the codebook; ,
A data embedding unit that embeds data to be embedded in the prediction parameter by selecting a prediction parameter as a result of the predictive encoding according to a predetermined data embedding rule from the extracted candidates;
A data embedding device comprising:
(Appendix 2)
The prediction parameter has a component for each of the signals of the other two channels;
The candidate extraction unit determines a straight line that is a set of points at which the prediction error is minimized on a plane defined by two components of the prediction parameter, and stores the straight line and the codebook on the plane. Based on the positional relationship with each point corresponding to each prediction parameter being performed, extraction of the prediction parameter candidates is performed.
The data embedding device according to supplementary note 1, wherein:
(Appendix 3)
The candidate extraction unit extracts, from among the prediction parameters stored in the codebook, those having a plurality of points on the plane corresponding to the prediction parameters on the straight line. The data embedding device according to appendix 2.
(Appendix 4)
The candidate extraction unit determines whether or not a set of points on which the prediction error is minimized on the plane is a straight line, and determines that the set of points is a straight line. 4. The data embedding device according to appendix 2 or 3, wherein a prediction parameter candidate is extracted.
(Appendix 5)
The data embedding device according to appendix 4, wherein the determination is performed using an inner product of signal vectors of the signals of the other two channels.
(Appendix 6)
The plane is a plane of an orthogonal coordinate system, and the two components of the prediction parameter are components in the direction of each coordinate axis,
Each prediction parameter stored in the codebook is such that each point corresponding to the candidate on the plane is arranged as a grid point in a rectangular area with the coordinate axis direction as the direction of each side on the plane. Is set in advance,
When the candidate extraction unit determines that the set of points with the smallest prediction error on the plane is a straight line, the straight line intersects both of a pair of sides facing each other in the rectangle on the plane. If it is determined whether or not to intersect, for each of the pair of sides, a prediction parameter corresponding to the lattice point closest to the straight line is extracted from the lattice points existing on the side, and the pair of sides is extracted. For each line segment in the region that is parallel to the side of the line and passes through the grid point, a prediction parameter corresponding to the grid point closest to the straight line among the grid points existing on the line segment is extracted.
The data embedding device according to appendix 4 or 5, characterized in that:
(Appendix 7)
The candidate extraction unit determines whether the ratio of the signal magnitudes of the other two channels is a constant value for a predetermined period, and the ratio is a constant value for the predetermined period. 7. The data embedding device according to appendix 6, wherein when it is determined that the straight line intersects any one side of the rectangle on the plane.
(Appendix 8)
If the candidate extraction unit determines that the straight line does not intersect both of the two opposing sides of the rectangle on the plane, whether the straight line is parallel to any side of the rectangle or not If it is determined that they are parallel, prediction parameter candidates corresponding to grid points existing on the side closest to the straight line among the sides of the rectangle are extracted. Or the data embedding device according to 7.
(Appendix 9)
The candidate extraction unit determines whether or not the magnitudes of the signals of the other two channels are both zero, and if it is determined that both are zero, it is stored in the codebook 9. The data embedding device according to any one of appendices 1 to 8, wherein all prediction parameters are extracted.
(Appendix 10)
The data embedding device according to any one of appendices 1 to 9, wherein the data embedding unit embeds data different from the data to be embedded together with the data to be embedded.
(Appendix 11)
11. The data embedding according to claim 10, wherein the data embedding unit adds the other data before or after the data to be embedded, and embeds the data to which the other data is added in the prediction parameter. apparatus.
(Appendix 12)
The data embedding unit selects a prediction parameter as a result of the predictive encoding from the extracted candidates according to a predetermined data embedding rule, and thereby sets the other data together with the data to be embedded as the prediction parameter. The data embedding device according to appendix 10, wherein the data embedding device is embedded.
(Appendix 13)
The candidate extraction unit has an error between a prediction parameter obtained for each frequency band based on the prediction coding for each frequency band based on the signals of the other two channels with respect to the signal of the one channel within a predetermined threshold. Extract a plurality of candidate prediction parameters for each frequency band from the codebook,
The data embedding unit selects the prediction parameter that is the result of the predictive coding for the first frequency band from the extracted candidates for the first frequency band, thereby selecting the data to be embedded By selecting from the extracted candidates for the second frequency band a prediction parameter that is embedded in the prediction parameter and that is the result of the predictive coding for a second frequency band that is different from the first frequency band Embed the other data in the prediction parameter;
The data embedding device according to appendix 10, characterized in that.
(Appendix 14)
The data embedding device according to any one of appendices 10 to 13, wherein the another data is data indicating whether or not the data to be embedded is embedded in the prediction parameter.
(Appendix 15)
14. The data embedding according to any one of appendices 10 to 13, wherein the other data is data indicating whether or not error correction coding is performed on the data to be embedded. apparatus.
(Appendix 16)
A data extraction device that extracts data embedded in the prediction parameter by the data embedding device according to any one of appendices 1 to 15,
The codebook;
Candidates for identifying prediction parameter candidates extracted by the candidate extraction unit from the codebook of the data extraction device itself based on the prediction parameters determined as a result of the prediction encoding and the signals of the other two channels A specific part,
A data extraction unit that extracts the data to be embedded from the specified prediction parameter candidates based on the data embedding rule;
A data extraction apparatus comprising:
(Appendix 17)
A data extraction device that extracts data embedded in the prediction parameter by the data embedding device according to appendix 4,
The codebook;
A candidate identification unit that identifies prediction parameter candidates extracted from the codebook of the data extraction device itself, based on the prediction parameters determined as a result of the prediction encoding and the signals of the other two channels;
A data extraction unit that extracts the data to be embedded from the specified prediction parameter candidates based on the data embedding rule;
With
The candidate specifying unit determines whether or not a set of points with the smallest error on the plane is a straight line, and determines that the set of points is a straight line, the prediction based on the positional relationship Identify parameter candidates,
The data extraction unit extracts the data to be embedded when the candidate identification unit identifies the prediction parameter candidate.
A data extraction apparatus characterized by that.
(Appendix 18)
A data extraction device that extracts data embedded in the prediction parameter by the data embedding device according to attachment 14,
The codebook;
A candidate identification unit that identifies prediction parameter candidates extracted from the codebook of the data extraction device itself, based on the prediction parameters determined as a result of the prediction encoding and the signals of the other two channels;
When the other data is extracted from the identified prediction parameter candidates, and the extracted other data indicates that the data to be embedded is embedded, the specified prediction parameter A data extraction unit that extracts the data to be embedded from the candidates,
A data extraction apparatus comprising:
(Appendix 19)
A data extraction device that extracts data embedded in the prediction parameter by the data embedding device according to attachment 15,
The codebook;
A candidate identification unit that identifies prediction parameter candidates extracted from the codebook of the data extraction device itself, based on the prediction parameters determined as a result of the prediction encoding and the signals of the other two channels;
A data extraction unit for extracting the data to be embedded and the other data from the identified prediction parameter candidates;
With
When the extracted other data indicates that error correction encoding is performed on the data to be embedded, error correction is performed on the extracted data to be embedded. Feature data extraction device.
(Appendix 20)
A codebook in which a plurality of prediction parameters are stored in advance for prediction parameter candidates in which prediction errors in prediction coding based on signals of the other two channels with respect to signals of one channel in signals of a plurality of channels are within a predetermined range Multiple extraction from
Embedding the data to be embedded in the prediction parameter by selecting a prediction parameter as a result of the predictive encoding according to a predetermined data embedding rule from the extracted candidates.
A data embedding method characterized by the above.
(Appendix 21)
A data extraction method for extracting data,
A codebook in which a plurality of prediction parameters are stored in advance for prediction parameter candidates in which prediction errors in prediction coding based on signals of the other two channels with respect to signals of one channel in signals of a plurality of channels are within a predetermined range The data is embedded in the prediction parameter by selecting a plurality of prediction parameters from the extracted candidates according to a predetermined data embedding rule from the extracted candidates.
The data extraction method is:
Based on the prediction parameter determined as a result of the predictive encoding and the signals of the other two channels, the parameter candidates are identified from the codebook,
Extracting the data from the identified prediction parameter candidates based on the data embedding rules;
A data extraction method characterized by that.
(Appendix 22)
A codebook in which a plurality of prediction parameters are stored in advance for prediction parameter candidates in which prediction errors in prediction coding based on signals of the other two channels with respect to signals of one channel in signals of a plurality of channels are within a predetermined range Multiple extraction from
Embedding the data to be embedded in the prediction parameter by selecting a prediction parameter as a result of the predictive encoding according to a predetermined data embedding rule from the extracted candidates.
A program that causes a computer to execute processing.
(Appendix 23)
A program for causing a computer to extract data,
A codebook in which a plurality of prediction parameters are stored in advance for prediction parameter candidates in which prediction errors in prediction coding based on signals of the other two channels with respect to signals of one channel in signals of a plurality of channels are within a predetermined range The data is embedded in the prediction parameter by selecting a plurality of prediction parameters from the extracted candidates according to a predetermined data embedding rule from the extracted candidates.
The program is
Based on the prediction parameter determined as a result of the predictive encoding and the signals of the other two channels, the parameter candidates are identified from the codebook,
Extracting the data from the identified prediction parameter candidates based on the data embedding rules;
A program that causes a computer to execute processing.
10 エンコーダ装置
11 時間周波数変換部
12 第一ダウンミックス部
13 第二ダウンミックス部
14 ステレオ符号化部
15 予測符号化部
16 多重化部
20 データ埋め込み装置
21、41 符号帳
22 候補抽出部
23 データ埋め込み部
30 デコーダ装置
31 分離部
32 ステレオ復号部
33 第一アップミックス部
34 第二アップミックス部
35 周波数時間変換部
40 データ抽出装置
42 候補特定部
43 データ抽出部
50 コンピュータ
51 MPU
52 ROM
53 RAM
54 ハードディスク装置
55 入力装置
56 表示装置
57 インタフェース装置
58 記録媒体駆動装置
59 バスライン
60 可搬型記録媒体
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Encoder apparatus 11 Time frequency conversion part 12 1st downmix part 13 2nd downmix part 14 Stereo encoding part 15 Predictive encoding part 16 Multiplexing part 20 Data embedding apparatus 21, 41 Codebook 22 Candidate extraction part 23 Data embedding Unit 30 decoder unit 31 separation unit 32 stereo decoding unit 33 first upmix unit 34 second upmix unit 35 frequency time conversion unit 40 data extraction device 42 candidate identification unit 43 data extraction unit 50 computer 51 MPU
52 ROM
53 RAM
54 hard disk device 55 input device 56 display device 57 interface device 58 recording medium drive device 59 bus line 60 portable recording medium
Claims (14)
複数チャネルの信号における1つのチャネルの信号についての他の2つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、前記符号帳から複数抽出する候補抽出部と、
前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込むデータ埋め込み部と、
を備えることを特徴とするデータ埋め込み装置。 A codebook in which a plurality of prediction parameters are stored in advance;
A candidate extraction unit for extracting a plurality of prediction parameter candidates in which prediction errors in prediction encoding based on signals of other two channels with respect to signals of one channel among signals of a plurality of channels are within a predetermined range from the codebook; ,
A data embedding unit that embeds data to be embedded in the prediction parameter by selecting a prediction parameter as a result of the predictive encoding according to a predetermined data embedding rule from the extracted candidates;
A data embedding device comprising:
前記候補抽出部は、前記予測パラメータの2つの成分によって定義される平面上において前記予測誤差が最小となる点の集合である直線を決定し、該直線と、該平面上において前記符号帳に格納されている各予測パラメータに対応する各点との位置関係に基づいて、前記予測パラメータの候補の抽出を行う、
ことを特徴とする請求項1に記載のデータ埋め込み装置。 The prediction parameter has a component for each of the signals of the other two channels;
The candidate extraction unit determines a straight line that is a set of points at which the prediction error is minimized on a plane defined by two components of the prediction parameter, and stores the straight line and the codebook on the plane. Based on the positional relationship with each point corresponding to each prediction parameter being performed, extraction of the prediction parameter candidates is performed.
The data embedding device according to claim 1.
前記符号帳に格納されている各予測パラメータは、前記平面上において該候補に対応する各点が、前記平面上において座標軸方向を各辺の方向とする矩形の領域に格子点として配置されるように予め設定されており、
前記候補抽出部は、前記平面上において前記予測誤差が最小となる点の集合が直線となると判定した場合に、前記平面上の前記矩形において対向している一対の辺の両方に該直線が交わるか否かを判定し、交わると判定した場合には、該一対の辺の各々について辺上に存在する格子点のうち該直線に最も近い格子点に対応する予測パラメータを抽出すると共に、該一対の辺に平行であって前記格子点を通る前記領域内の各線分について、線分上に存在する格子点のうち該直線に最も近い格子点に対応する予測パラメータを抽出する、
ことを特徴とする請求項4又は5に記載のデータ埋め込み装置。 The plane is a plane of an orthogonal coordinate system, and the two components of the prediction parameter are components in the direction of each coordinate axis,
Each prediction parameter stored in the codebook is such that each point corresponding to the candidate on the plane is arranged as a grid point in a rectangular area with the coordinate axis direction as the direction of each side on the plane. Is set in advance,
When the candidate extraction unit determines that the set of points with the smallest prediction error on the plane is a straight line, the straight line intersects both of a pair of sides facing each other in the rectangle on the plane. If it is determined whether or not to intersect, for each of the pair of sides, a prediction parameter corresponding to the lattice point closest to the straight line is extracted from the lattice points existing on the side, and the pair of sides is extracted. For each line segment in the region that is parallel to the side of the line and passes through the grid point, a prediction parameter corresponding to the grid point closest to the straight line among the grid points existing on the line segment is extracted.
6. The data embedding device according to claim 4 or 5,
前記符号帳と、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の2つのチャネルの信号とに基づいて、前記候補抽出部により抽出された予測パラメータの候補をデータ抽出装置自身の有する符号帳から特定する候補特定部と、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと、前記データ埋め込み規則とに基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記埋め込み対象のデータを抽出するデータ抽出部と、
を備えることを特徴とするデータ抽出装置。 A data extraction device that extracts data embedded in the prediction parameter by the data embedding device according to any one of claims 1 to 9,
The codebook;
Candidates for identifying prediction parameter candidates extracted by the candidate extraction unit from the codebook of the data extraction device itself based on the prediction parameters determined as a result of the prediction encoding and the signals of the other two channels A specific part,
A prediction parameter results have been of the predictive coding, said data embedding based on the rules, the data extractor for extracting data of the embedded object from the candidates of the specified prediction parameters,
A data extraction apparatus comprising:
前記データ埋め込み装置が備えているデータ埋め込み部が、前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込む、
ことを特徴とするデータ埋め込み方法。 A candidate extraction unit included in the data embedding device selects a prediction parameter candidate in which a prediction error in prediction encoding based on a signal of another two channels with respect to a signal of one channel in a signal of a plurality of channels is within a predetermined range. , Extracting a plurality of prediction parameters from a codebook in which a plurality of prediction parameters are stored in advance,
A data embedding unit provided in the data embedding device selects a prediction parameter as a result of the predictive encoding from the extracted candidates according to a predetermined data embedding rule, thereby selecting data to be embedded as the prediction parameter. Embedded in the
A data embedding method characterized by the above.
複数チャネルの信号における1つのチャネルの信号についての他の2つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出すると共に、該予測符号化の結果とする予測パラメータを、該抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、前記データは該予測パラメータに埋め込まれており、
前記データ抽出方法は、
前記データ抽出装置が備えている候補特定部が、前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の2つのチャネルの信号とに基づいて、前記抽出された予測パラメータの候補を前記符号帳から特定し、
前記データ抽出装置が備えているデータ抽出部が、前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと、前記データ埋め込み規則とに基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記データを抽出する、
ことを特徴とするデータ抽出方法。 A data extraction method performed by a data extraction device for extracting data ,
A codebook in which a plurality of prediction parameters are stored in advance for prediction parameter candidates in which prediction errors in prediction coding based on signals of the other two channels with respect to signals of one channel in signals of a plurality of channels are within a predetermined range The data is embedded in the prediction parameter by selecting a plurality of prediction parameters from the extracted candidates according to a predetermined data embedding rule from the extracted candidates.
The data extraction method is:
The candidate specifying unit provided in the data extraction device selects the extracted prediction parameter candidates from the codebook based on the prediction parameters determined as a result of the prediction encoding and the signals of the other two channels. Identified from
Data extracting portion to which the data extracting apparatus is equipped with the prediction parameters and the results of the predictive coding, on the basis of said data embedding rule, to extract the data from the candidate of the specified prediction parameters,
A data extraction method characterized by that.
前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込む、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 A codebook in which a plurality of prediction parameters are stored in advance for prediction parameter candidates in which prediction errors in prediction coding based on signals of the other two channels with respect to signals of one channel in signals of a plurality of channels are within a predetermined range Multiple extraction from
Embedding the data to be embedded in the prediction parameter by selecting a prediction parameter as a result of the predictive encoding according to a predetermined data embedding rule from the extracted candidates.
A program that causes a computer to execute processing.
複数チャネルの信号における1つのチャネルの信号についての他の2つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出すると共に、該予測符号化の結果とする予測パラメータを、該抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、前記データは該予測パラメータに埋め込まれており、
前記プログラムは、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の2つのチャネルの信号とに基づいて、前記抽出された予測パラメータの候補を前記符号帳から特定し、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと、前記データ埋め込み規則とに基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記データを抽出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 A program for causing a computer to extract data,
A codebook in which a plurality of prediction parameters are stored in advance for prediction parameter candidates in which prediction errors in prediction coding based on signals of the other two channels with respect to signals of one channel in signals of a plurality of channels are within a predetermined range The data is embedded in the prediction parameter by selecting a plurality of prediction parameters from the extracted candidates according to a predetermined data embedding rule from the extracted candidates.
The program is
Based on the prediction parameter determined as a result of the prediction encoding and the signals of the other two channels, the extracted prediction parameter candidates are identified from the codebook,
The prediction parameters and the results of the predictive coding, on the basis of said data embedding rule, to extract the data from the candidate of the specified prediction parameters,
A program that causes a computer to execute processing.
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012179966A JP6065452B2 (en) | 2012-08-14 | 2012-08-14 | Data embedding device and method, data extraction device and method, and program |
EP13170393.6A EP2698788B1 (en) | 2012-08-14 | 2013-06-04 | Data embedding device for embedding watermarks and data embedding method for embedding watermarks |
US13/912,674 US9812135B2 (en) | 2012-08-14 | 2013-06-07 | Data embedding device, data embedding method, data extractor device, and data extraction method for embedding a bit string in target data |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012179966A JP6065452B2 (en) | 2012-08-14 | 2012-08-14 | Data embedding device and method, data extraction device and method, and program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014038179A JP2014038179A (en) | 2014-02-27 |
JP6065452B2 true JP6065452B2 (en) | 2017-01-25 |
Family
ID=48740809
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012179966A Expired - Fee Related JP6065452B2 (en) | 2012-08-14 | 2012-08-14 | Data embedding device and method, data extraction device and method, and program |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9812135B2 (en) |
EP (1) | EP2698788B1 (en) |
JP (1) | JP6065452B2 (en) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5799824B2 (en) * | 2012-01-18 | 2015-10-28 | 富士通株式会社 | Audio encoding apparatus, audio encoding method, and audio encoding computer program |
JP6146069B2 (en) * | 2013-03-18 | 2017-06-14 | 富士通株式会社 | Data embedding device and method, data extraction device and method, and program |
US9875515B1 (en) | 2015-12-15 | 2018-01-23 | Amazon Technologies, Inc. | Embedding debugging information via watermarks |
CN113096671B (en) * | 2020-01-09 | 2022-05-13 | 齐鲁工业大学 | Reversible information hiding method and system for high-capacity audio file |
Family Cites Families (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2796408B2 (en) | 1990-06-18 | 1998-09-10 | シャープ株式会社 | Audio information compression device |
US5956674A (en) | 1995-12-01 | 1999-09-21 | Digital Theater Systems, Inc. | Multi-channel predictive subband audio coder using psychoacoustic adaptive bit allocation in frequency, time and over the multiple channels |
SE512719C2 (en) * | 1997-06-10 | 2000-05-02 | Lars Gustaf Liljeryd | A method and apparatus for reducing data flow based on harmonic bandwidth expansion |
JP2000013800A (en) | 1998-06-18 | 2000-01-14 | Victor Co Of Japan Ltd | Image transmitting method, encoding device and decoding device |
US6370502B1 (en) * | 1999-05-27 | 2002-04-09 | America Online, Inc. | Method and system for reduction of quantization-induced block-discontinuities and general purpose audio codec |
JP3646074B2 (en) | 2001-05-18 | 2005-05-11 | 松下電器産業株式会社 | Information embedding device and information extracting device |
US20060047522A1 (en) * | 2004-08-26 | 2006-03-02 | Nokia Corporation | Method, apparatus and computer program to provide predictor adaptation for advanced audio coding (AAC) system |
SE0402652D0 (en) | 2004-11-02 | 2004-11-02 | Coding Tech Ab | Methods for improved performance of prediction based multi-channel reconstruction |
US7974713B2 (en) * | 2005-10-12 | 2011-07-05 | Fraunhofer-Gesellschaft Zur Foerderung Der Angewandten Forschung E.V. | Temporal and spatial shaping of multi-channel audio signals |
US8027479B2 (en) * | 2006-06-02 | 2011-09-27 | Coding Technologies Ab | Binaural multi-channel decoder in the context of non-energy conserving upmix rules |
JP4919213B2 (en) | 2008-03-06 | 2012-04-18 | Kddi株式会社 | Digital watermark insertion method and detection method |
PL2301020T3 (en) * | 2008-07-11 | 2013-06-28 | Fraunhofer Ges Forschung | Apparatus and method for encoding/decoding an audio signal using an aliasing switch scheme |
MY160260A (en) * | 2008-07-11 | 2017-02-28 | Fraunhofer Ges Forschung | Audio encoder and audio decoder |
JP5608660B2 (en) | 2008-10-10 | 2014-10-15 | テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン(パブル) | Energy-conserving multi-channel audio coding |
CA2777073C (en) * | 2009-10-08 | 2015-11-24 | Fraunhofer-Gesellschaft Zur Foerderung Der Angewandten Forschung E.V. | Multi-mode audio signal decoder, multi-mode audio signal encoder, methods and computer program using a linear-prediction-coding based noise shaping |
EP2375409A1 (en) | 2010-04-09 | 2011-10-12 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Audio encoder, audio decoder and related methods for processing multi-channel audio signals using complex prediction |
EP3779975B1 (en) | 2010-04-13 | 2023-07-12 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Audio decoder and related methods for processing multi-channel audio signals using a variable prediction direction |
JP5533502B2 (en) * | 2010-09-28 | 2014-06-25 | 富士通株式会社 | Audio encoding apparatus, audio encoding method, and audio encoding computer program |
JP6146069B2 (en) * | 2013-03-18 | 2017-06-14 | 富士通株式会社 | Data embedding device and method, data extraction device and method, and program |
-
2012
- 2012-08-14 JP JP2012179966A patent/JP6065452B2/en not_active Expired - Fee Related
-
2013
- 2013-06-04 EP EP13170393.6A patent/EP2698788B1/en not_active Not-in-force
- 2013-06-07 US US13/912,674 patent/US9812135B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2014038179A (en) | 2014-02-27 |
EP2698788A1 (en) | 2014-02-19 |
EP2698788B1 (en) | 2016-07-27 |
US9812135B2 (en) | 2017-11-07 |
US20140050324A1 (en) | 2014-02-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP2875511B1 (en) | Audio coding for improving the rendering of multi-channel audio signals | |
KR100946688B1 (en) | A multi-channel audio decoder, a multi-channel encoder, a method for processing an audio signal, and a recording medium which records a program for performing the processing method | |
CN101868821B (en) | For the treatment of the method and apparatus of signal | |
US11037578B2 (en) | Encoder and encoding method for multi-channel signal, and decoder and decoding method for multi-channel signal | |
KR20070075236A (en) | Method and apparatus for scalable channel decoding | |
KR20080093342A (en) | Method and apparatus for encoding and decoding stereo signal and multi-channel signal | |
JP5681290B2 (en) | Device for post-processing a decoded multi-channel audio signal or a decoded stereo signal | |
JP6146069B2 (en) | Data embedding device and method, data extraction device and method, and program | |
KR100745688B1 (en) | Apparatus for encoding and decoding multichannel audio signal and method thereof | |
JP6065452B2 (en) | Data embedding device and method, data extraction device and method, and program | |
KR20110018727A (en) | Method and apparatus for separating object in sound | |
US8447618B2 (en) | Method and apparatus for encoding and decoding residual signal | |
WO2009088258A2 (en) | Method and apparatus for identifying frame type | |
JP5113151B2 (en) | Media signal processing apparatus and method | |
JP5949270B2 (en) | Audio decoding apparatus, audio decoding method, and audio decoding computer program | |
KR101641685B1 (en) | Method and apparatus for down mixing multi-channel audio | |
JP6179122B2 (en) | Audio encoding apparatus, audio encoding method, and audio encoding program | |
US9837085B2 (en) | Audio encoding device and audio coding method | |
JP6299202B2 (en) | Audio encoding apparatus, audio encoding method, audio encoding program, and audio decoding apparatus | |
CN105336334B (en) | Multi-channel sound signal coding method, decoding method and device | |
JP6051621B2 (en) | Audio encoding apparatus, audio encoding method, audio encoding computer program, and audio decoding apparatus | |
KR20150011783A (en) | Decoding method for multi-channel audio signal using reverberation signal and decoder | |
KR101500972B1 (en) | Method and Apparatus of Encoding/Decoding Multi-Channel Signal |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20150512 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20160525 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20160607 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20160728 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20161129 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20161212 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6065452 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |